What intelligent machines can learn from a school of fish | Radhika Nagpal

Перекладач: Svitlana Zapolskykh Утверджено: Khrystyna Romashko

In my early days as a graduate student,

Ще у часи навчання в аспірантурі

I went on a snorkeling trip off the coast of the Bahamas.

я вирішила попірнати з маскою і вирушила на Багамські острови.

I'd actually never swum in the ocean before,

Раніше я ніколи не плавала в океані,

so it was a bit terrifying.

тому мені було страшнувато.

What I remember the most is, as I put my head in the water

Коли я занурилась під воду і намагалася дихати через трубку, —

and I was trying really hard to breathe through the snorkel,

мені найбільше запам'яталась

this huge group of striped yellow and black fish

гігантська зграя смугастих жовто-чорних риб,

came straight at me ...

яка пливла прямо на мене...

and I just froze.

і я просто завмерла.

And then, as if it had suddenly changed its mind,

А потім зграя ніби раптово передумала,

came towards me and then swerved to the right

підпливла до мене і звернула праворуч,

and went right around me.

закружляла прямо навколо мене.

It was absolutely mesmerizing.

Це було просто дивовижно.

Maybe many of you have had this experience.

Можливо, ви також таке бачили.

Of course, there's the color and the beauty of it,

Звичайно, захоплює яскравість і краса,

but there was also just the sheer oneness of it,

але найбільше вражає єдність зграї,

as if it wasn't hundreds of fish

наче це були не сотні риб,

but a single entity with a single collective mind

а єдине ціле з єдиним колективним розумом,

that was making decisions.

який ухвалював рішення.

When I look back, I think that experience really ended up determining

Коли я про це згадую, то розумію, що саме цей досвід і визначив

what I've worked on for most of my career.

мій кар'єрний шлях.

I'm a computer scientist,

Я вчений-комп'ютерщик,

and the field that I work in is artificial intelligence.

і працюю у сфері штучного інтелекту.

And a key theme in AI

Основна мета ШІ —

is being able to understand intelligence by creating our own computational systems

навчитися розуміти інтелект, створити обчислювальні системи,

that display intelligence the way we see it in nature.

які відтворюють інтелект таким, яким ми його бачимо в природі.

Now, most popular views of AI, of course, come from science fiction and the movies,

Джерело найпопулярніших уявлень про ШІ — наукова фантастика,

and I'm personally a big Star Wars fan.

особисто я — велика шанувальниця «Зоряних війн».

But that tends to be a very human-centric view of intelligence.

Але все це, як правило, людське бачення інтелекту.

When you think of a fish school,

Коли ви уявляєте зграю риб,

or when I think of a flock of starlings,

або зграю шпаків, —

that feels like a really different kind of intelligence.

це зовсім інший вид інтелекту.

For starters, any one fish is just so tiny

По-перше, кожна риба така крихітна

compared to the sheer size of the collective,

порівняно з розміром усього колективу,

so it seems that any one individual

тому здається, що одна особа

would have a really limited and myopic view of what's going on,

має дуже обмежене і неповне уявлення про те, що відбувається,

and intelligence isn't really about the individual

й інтелект зовсім не притаманний одній особі,

but somehow a property of the group itself.

він властивий тільки групі в цілому.

Secondly, and the thing that I still find most remarkable,

По-друге, це те, що для мене є найважливішим, —

is that we know that there are no leaders supervising this fish school.

зграя не має лідерів, які її скеровують.

Instead, this incredible collective mind behavior

Натомість, ця неймовірна колективна поведінка

is emerging purely from the interactions of one fish and another.

зумовлена виключно взаємодією риб між собою.

Somehow, there are these interactions or rules of engagement

Так чи інакше, саме ці контакти або правила взаємодії

between neighboring fish

між сусідніми рибами

that make it all work out.

і забезпечують результат.

So the question for AI then becomes,

Отже, питання до ШІ такі:

what are those rules of engagement that lead to this kind of intelligence,

Що це за правила взаємодії такого виду інтелекту?

and of course, can we create our own?

Чи можна створити такий інтелект?

And that's the primary thing that I work on with my team in my lab.

Це саме те, над чим я з командою працюю.

We work on it through theory,

Ми використовуємо теорію,

looking at abstract rule systems

вивчаємо системи правил,

and thinking about the mathematics behind it.

враховуємо математику, що стоїть за всім цим.

We also do it through biology, working closely with experimentalists.

Ми застосовуємо біологію, співпрацюємо з вченими.

But mostly, we do it through robotics,

Насамперед, у нагоді стає робототехніка,

where we try to create our own collective systems

ми створюємо власні колективні системи,

that can do the kinds of things that we see in nature,

які функціонують на кшталт тих, які ми бачимо в природі,

or at least try to.

або, принаймні, схоже.

One of our first robotic quests along this line

Одним з перших завдань

was to create our very own colony of a thousand robots.

було створення колонії з тисячі роботів.

So very simple robots,

Дуже простих роботів,

but they could be programmed to exhibit collective intelligence,

які можна запрограмувати для демонстрації колективного розуму.

and that's what we were able to do.

І нам це вдалося.

So this is what a single robot looks like.

Ось так виглядає цей робот.

It's quite small, about the size of a quarter,

Він досить маленький, розміром з монетку,

and you can program how it moves,

і ви можете програмувати його рух,

but it can also wirelessly communicate with other robots,

він також може бездротово спілкуватися з іншими роботами,

and it can measure distances from them.

може вимірювати відстань до них.

And so now we can start to program exactly an interaction,

Отже, тепер ми можемо перейти до програмування взаємодії,

a rule of engagement between neighbors.

правил взаємодії між роботами.

And once we have this system,

І як тільки ми отримаємо таку систему,

we can start to program many different kinds of rules of engagement

ми зможемо програмувати інші правила взаємодії,

that you would see in nature.

які існують в природі.

So for example, spontaneous synchronization,

Наприклад, спонтанна синхронізація.

how audiences are clapping and suddenly start all clapping together,

Як аплодує аудиторія, і як раптом всі починають аплодувати одночасно,

the fireflies flashing together.

як світляки спалахують разом.

We can program rules for pattern formation,

Ми можемо програмувати правила для створення моделі,

how cells in a tissue

подібно до клітин у тканині,

determine what role they're going to take on

визначити роль, яку вони виконують,

and set the patterns of our bodies.

спрогнозувати закономірності.

We can program rules for migration,

Ми можемо програмувати правила міграції,

and in this way, we're really learning from nature's rules.

і так, ми дійсно вчимося у природи.

But we can also take it a step further.

Але ми можемо піти далі.

We can actually take these rules that we've learned from nature

Ми можемо взяти ці правила природи,

and combine them and create entirely new collective behaviors

скомбінувати їх і створити нові колективні моделі,

of our very own.

свої власні.

So for example,

Так, наприклад,

imagine that you had two different kinds of rules.

уявіть, що існують два різних типи правил.

So your first rule is a motion rule

Отже, ваше перше правило — це правило,

where a moving robot can move around other stationary robots.

за яким робот може рухатися навколо інших нерухомих роботів.

And your second rule is a pattern rule

І друге правило — правило візерунку,

where a robot takes on a color based on its two nearest neighbors.

за яким робот переймає колір двох найближчих сусідів.

So if I start with a blob of robots in a little pattern seed,

Якщо взяти скупчення роботів на невеличкому зразку,

it turns out that these two rules are sufficient for the group

то цих двох правил буде достатньо для того, щоб група

to be able to self-assemble a simple line pattern.

змогла самостійно перебудуватися у просту лінійну модель.

And if I have more complicated pattern rules,

І якщо у мене складніші правила,

and I design error correction rules,

і я розробляю шаблони виправлення помилок,

we can actually create really, really complicated self assemblies,

ми можемо створити складні моделі самоорганізації.

and here's what that looks like.

І ось, як це виглядає.

So here, you're going to see a thousand robots

Зараз ви побачите тисячу роботів,

that are working together to self-assemble the letter K.

які працюють разом і самостійно організуються у букву К.

The K is on its side.

Буква K з боку.

And the important thing is that no one is in charge.

І важливо те, що тут немає головних.

So any single robot is only talking to a small number of robots nearby it,

Таким чином, кожен з роботів контактує тільки з декількома роботами поруч з ним,

and it's using its motion rule to move around the half-built structure

і використовує своє правило руху для переміщення по недобудованій структурі,

just looking for a place to fit in based on its pattern rules.

просто шукає для себе місце відповідно до правила візерунка.

And even though no robot is doing anything perfectly,

І хоча жоден робот не діє бездоганно,

the rules are such that we can get the collective to do its goal

такі правила дають можливість колективу досягти мети

robustly together.

швидко разом.

And the illusion becomes almost so perfect, you know --

І ця ілюзія стає майже ідеальною —

you just start to not even notice that they're individual robots at all,

ви вже не помічаєте, що візерунок складається з окремих роботів,

and it becomes a single entity,

вони стають єдиною сутністю,

kind of like the school of fish.

на зразок зграї риб.

So these are robots and rules in two dimensions,

Йшлося про роботів і правила у двох вимірах,

but we can also think about robots and rules in three dimensions.

але ми також можемо уявити роботів і правила у трьох вимірах.

So what if we could create robots that could build together?

Якщо б створити роботів, які здатні будувати спільно?

And here, we can take inspiration from social insects.

І тут ми зможемо почерпнути натхнення у соціальних комах.

So if you think about mound-building termites

Наприклад, у термітів

or you think about army ants,

або мурах-легіонерів,

they create incredible, complex nest structures out of mud

які створюють неймовірно складні структури гнізд з бруду

and even out of their own bodies.

і навіть із своїх власних тіл.

And like the system I showed you before,

І як у системі, яку я показала вам раніше,

these insects actually also have pattern rules

ці комахи також мають шаблонні правила,

that help them determine what to build,

які допомагають їм визначити, що будувати,

but the pattern can be made out of other insects,

і цю модель можна створити з інших комах

or it could be made out of mud.

або з бруду.

And we can use that same idea to create rules for robots.

І ми можемо використати цю ідею для роботів.

So here, you're going to see some simulated robots.

Отже, зараз ви побачите ці моделі роботів у дії.

So the simulated robot has a motion rule,

Кожен з них діє за правилом руху,

which is how it traverses through the structure,

яке регулює його маршрут

looking for a place to fit in,

у пошуках місця,

and it has pattern rules where it looks at groups of blocks

він також діє за правилом візерунку, яке допомагає йому

to decide whether to place a block.

вирішити де розміщувати блок.

And with the right motion rules and the right pattern rules,

І якщо правила руху і правила візерунку вірні,

we can actually get the robots to build whatever we want.

ми фактично можемо змусити роботів будувати все, що ми хочемо.

And of course, everybody wants their own tower.

І, звичайно, всі хочуть свою власну вежу.

(Laughter)

(Сміх)

So once we have these rules,

І коли ми отримаємо ці правила,

we can start to create the robot bodies that go with these rules.

то почнемо створювати роботів, які зможуть їм слідувати.

So here, you see a robot that can climb over blocks,

Тут ви бачите робота, який може долати блоки,

but it can also lift and move these blocks

піднімати і переміщати їх,

and it can start to edit the very structure that it's on.

може змінювати саму конструкцію, на якій він знаходиться.

But with these rules,

Але для цих правил

this is really only one kind of robot body that you could imagine.

підходить тільки такий вид роботів.

You could imagine many different kinds of robot bodies.

Можна уявити багато різних видів роботів.

So if you think about robots that maybe could move sandbags

Можна уявити роботів, які зможуть рухати мішки з піском

and could help build levees,

для зведення дамб.

or we could think of robots that built out of soft materials

Можна уявити роботів, здатних будувати з м'яких матеріалів,

and worked together to shore up a collapsed building --

разом відновлювати пошкоджені будівлі.

so just the same kind of rules in different kinds of bodies.

Отже, однакові правила працюють для різних моделей роботів.

Or if, like my group, you are completely obsessed with army ants,

Або, якщо, як і моя група, ви одержимі мурахами-легіонерами,

then maybe one day we can make robots that can climb over literally anything

то ми зможемо створити роботів, які зможуть долати будь-які перешкоди

including other members of their tribe,

і навіть створені собі подібними,

and self-assemble things out of their own bodies.

самоорганізовувати елементи своїх тіл.

Once you understand the rules,

Як тільки ви усвідомите ці правила,

just many different kinds of robot visions become possible.

то зможете уявити багато різних моделей роботів.

And coming back to the snorkeling trip,

І, повертаючись до підводного плавання,

we actually understand a great deal about the rules that fish schools use.

ми починаємо розуміти правила, якими керуються зграї риб.

So if we can invent the bodies to go with that,

І якщо створити такі моделі роботів,

then maybe there is a future

то, можливо, у майбутньому

where I and my group will get to snorkel with a fish school of our own creation.

ми зможемо поплавати зі зграєю риб свого власного виробництва.

Each of these systems that I showed you

Кожна з систем, які я показала,

brings us closer to having the mathematical and the conceptual tools

наближає нас до створення математичних і концептуальних інструментів,

to create our own versions of collective power,

що допоможе створити власні версії колективної сили,

and this can enable many different kinds of future applications,

розширить можливості її застосування у майбутньому.

whether you think about robots that build flood barriers

Можна створити роботів для побудови дамб від повеней,

or you think about robotic bee colonies that could pollinate crops

колонії роботів-бджіл для запилення культур,

or underwater schools of robots that monitor coral reefs,

підводні зграї роботів для контролю коралових рифів,

or if we reach for the stars and we thinking about programming

а якщо ми досягнемо зірок, то і для програмування

constellations of satellites.

систем супутників.

In each of these systems,

Для кожної з цих систем

being able to understand how to design the rules of engagement

розробка правил взаємодії

and being able to create good collective behavior

і налагоджена колективна поведінка

becomes a key to realizing these visions.

стають ключем до їхньої реалізації.

So, so far I've talked about rules for insects and for fish

Поки що я говорила про правила для комах, риб

and for robots,

і роботів,

but what about the rules that apply to our own human collective?

але як щодо правил, які діятимуть у людському суспільстві?

And the last thought that I'd like to leave you with

І остання думка, яку я хотіла б до вас донести:

is that science is of course itself

наука, власне кажучи,

an incredible manifestation of collective intelligence,

це неймовірний прояв колективного розуму,

but unlike the beautiful fish schools that I study,

але на відміну від прекрасних зграй риб, які я вивчаю,

I feel we still have a much longer evolutionary path to walk.

я розумію, що ми маємо попереду ще довгий еволюційний шлях.

So in addition to working on improving the science of robot collectives,

Тому окрім роботи над покращенням роботизованих колективів,

I also work on creating robots and thinking about rules

я також працюю над створенням роботів і правил,

that will improve our own scientific collective.

спрямованих на вдосконалення нашого суспільства.

There's this saying that I love:

Моє улюблене висловлювання таке:

who does science determines what science gets done.

хто займається наукою, той визначає її пріоритети.

Imagine a society

Уявіть собі суспільство

where we had rules of engagement

з правилами взаємодії,

where every child grew up believing that they could stand here

де кожна дитина впевнена, що колись зможе опинитися на цій сцені,

and be a technologist of the future,

стати технологом майбутнього,

or where every adult

або де кожен дорослий

believed that they had the ability not just to understand but to change

вважає, що має здатність не просто зрозуміти, а змінити

how science and technology impacts their everyday lives.

повсякденне життя за допомогою науки і техніки.

What would that society look like?

Яким би було це суспільство?

I believe that we can do that.

Я вірю, що нам це вдасться.

I believe that we can choose our rules,

Я вірю, що ми зможемо обрати свої правила,

and we engineer not just robots

і розробити не просто роботів,

but we can engineer our own human collective,

а створити наше власне суспільство,

and if we do and when we do, it will be beautiful.

якщо нам це вдасться, воно буде прекрасним.

Thank you.

Дякую.

(Applause)

(Оплески)