TED2013
Rodney Brooks: Why we will rely on robots
Rodney Brooks: Warum wir auf Roboter angewiesen sein werden
Filmed:
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Panikmacher nutzen die Vorstellung aus, dass Roboter Menschen im Beruf einfach ersetzen werden. In Wirklickeit aber könnten sie für uns unentbehrliche Mitarbeiter werden, uns entlasten, sodass wir mehr Zeit für weniger banale und mechanische Aufgaben benötigen. Rodney Brooks zeigt auf, wie wertvoll das sein kann, jetzt da die Zahl der arbeitenden Erwachsenen sinkt und die Rentnerzahl steigt. Er stellt uns Baxter vor, ein Roboter mit beweglichen Augen und Armen, die auf Berührung reagieren. Baxter kann mit einer alternden Bevölkerung zusammenarbeiten – und könnte Ihnen auch zu Hause helfen.
Rodney Brooks - Roboticist
Rodney Brooks builds robots based on biological principles of movement and reasoning. The goal: a robot who can figure things out. Full bio
Rodney Brooks builds robots based on biological principles of movement and reasoning. The goal: a robot who can figure things out. Full bio
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00:13
Well, Arthur C. Clarke,
0
1010
1300
Arthur C. Clarke,
00:14
a famous science fiction writer from the 1950s,
1
2310
3195
ein berühmter Science-Fiction-Autor
aus den 1950ern sagte:
aus den 1950ern sagte:
00:17
said that, "We overestimate technology in the short term,
2
5505
4022
"Wir überschätzen Technologien auf kurze
00:21
and we underestimate it in the long term."
3
9527
2800
und wir unterschätzen sie auf lange Sicht."
00:24
And I think that's some of the fear that we see
4
12327
2417
Ich denke, wir befürchten,
00:26
about jobs disappearing from artificial intelligence and robots.
5
14744
4582
dass Menschen wegen künstlicher Intelligenzen
und Automatisierung ihren Job verlieren.
und Automatisierung ihren Job verlieren.
00:31
That we're overestimating the technology in the short term.
6
19326
2667
Wir überschätzen Technologie auf kurze Sicht.
00:33
But I am worried whether we're going to get the technology we need in the long term.
7
21993
5378
Ich frage mich, ob wir die Technologie bekommen,
die wir auf lange Sicht brauchen.
die wir auf lange Sicht brauchen.
00:39
Because the demographics are really going to leave us with lots of jobs that need doing
8
27371
5714
Weil die demografische Entwicklung zeigt,
dass wir eine Menge Arbeitsplätze brauchen
dass wir eine Menge Arbeitsplätze brauchen
00:45
and that we, our society, is going to have to be built on the shoulders of steel of robots in the future.
9
33085
5375
und unsere Gesellschaft in Zukunft auf
den Stahlschultern von Robotern stehen muss.
den Stahlschultern von Robotern stehen muss.
00:50
So I'm scared we won't have enough robots.
10
38460
2826
Ich befürchte, wir werden nicht genug Roboter haben.
00:53
But fear of losing jobs to technology has been around for a long time.
11
41286
4639
Aber die Angst, Jobs an Technologie
zu verlieren, gibt es schon länger.
zu verlieren, gibt es schon länger.
00:57
Back in 1957, there was a Spencer Tracy, Katharine Hepburn movie.
12
45925
3952
1957 gab es einen Film
mit Spencer Tracy und Katherine Hepburn.
mit Spencer Tracy und Katherine Hepburn.
01:01
So you know how it ended up,
13
49877
1448
Sie wissen wie es ausging,
01:03
Spencer Tracy brought a computer, a mainframe computer of 1957, in
14
51325
4086
Spencer Tracy besorgte einen Computer,
einen Großrechner von 1957,
einen Großrechner von 1957,
01:07
to help the librarians.
15
55411
1900
um den Bibliothekaren zu helfen.
01:09
The librarians in the company would do things like answer for the executives,
16
57311
3477
Die Bibliothekare der Firma konnten
der Geschäftsleitung Fragen beantworten wie:
der Geschäftsleitung Fragen beantworten wie:
01:12
"What are the names of Santa's reindeer?"
17
60788
3837
"Wie heißen die Rentiere des Weihnachtsmannes?",
01:16
And they would look that up.
18
64625
1185
und sie schauten es nach.
01:17
And this mainframe computer was going to help them with that job.
19
65810
2433
Dieser Großrechner sollte sie
bei ihrer Arbeit unterstützen.
bei ihrer Arbeit unterstützen.
01:20
Well of course a mainframe computer in 1957 wasn't much use for that job.
20
68243
4083
Natürlich war ein Großrechner von 1957
für diese Aufgabe nicht wirklich geeignet.
für diese Aufgabe nicht wirklich geeignet.
01:24
The librarians were afraid their jobs were going to disappear.
21
72326
3150
Die Bibliothekare fürchteten um ihre Jobs.
01:27
But that's not what happened in fact.
22
75476
1649
Aber das ist nicht passiert.
01:29
The number of jobs for librarians increased for a long time after 1957.
23
77125
5255
Die Anzahl der Stellen stieg noch
eine ganze Weile nach 1957.
eine ganze Weile nach 1957.
01:34
It wasn't until the Internet came into play,
24
82380
3114
Erst als das Internet ins Spiel kam
01:37
the web came into play and search engines came into play
25
85494
2533
und die Suchmaschinen,
01:40
that the need for librarians went down.
26
88027
2649
sank der Bedarf an Bibliothekaren.
01:42
And I think everyone from 1957 totally underestimated
27
90676
4207
Und 1957 unterschätzten alle völlig
01:46
the level of technology we would all carry around in our hands and in our pockets today.
28
94883
4760
das Ausmaß an Technologie, das wir alle einmal
in unseren Händen und Taschen tragen würden.
in unseren Händen und Taschen tragen würden.
01:51
And we can just ask: "What are the names of Santa's reindeer?" and be told instantly --
29
99643
5717
Wir können nur fragen: "Wie heißen die Rentiere
des Weihnachtsmanns?" und erfahren es sofort –
des Weihnachtsmanns?" und erfahren es sofort –
01:57
or anything else we want to ask.
30
105360
1751
oder was wir sonst fragen wollen.
01:59
By the way, the wages for librarians went up faster
31
107111
5599
Übrigens stiegen die Gehälter
für Bibliothekare schneller,
für Bibliothekare schneller,
02:04
than the wages for other jobs in the U.S. over that same time period,
32
112710
2999
als die Gehälter für andere Jobs
in den USA in der gleichen Zeit,
in den USA in der gleichen Zeit,
02:07
because librarians became partners of computers.
33
115709
3568
denn Bibliothekare arbeiteten
mit Computern zusammen.
mit Computern zusammen.
02:11
Computers became tools, and they got more tools that they could use
34
119277
2883
Rechner wurden Hilfsmittel, und sie
erhielten immer mehr nutzbare Hilfsmittel,
erhielten immer mehr nutzbare Hilfsmittel,
02:14
and become more effective during that time.
35
122160
2292
und sie wurden in der Zeit immer effektiver.
02:16
Same thing happened in offices.
36
124452
1792
Dasselbe passierte in Büros.
02:18
Back in the old days, people used spreadsheets.
37
126244
2298
Früher nutzen die Menschen Tabellen.
02:20
Spreadsheets were spread sheets of paper,
38
128542
2334
Tabellen waren Tabellenkalkulationen auf Papier,
02:22
and they calculated by hand.
39
130876
2150
und sie wurden von Hand berechnet.
02:25
But here was an interesting thing that came along.
40
133026
2367
Aber damals passierte eine interessante Sache.
02:27
With the revolution around 1980 of P.C.'s,
41
135393
2290
Mit der Revolution der PCs um 1980
02:29
the spreadsheet programs were tuned for office workers,
42
137683
4742
wurden die Programme zur Tabellenkalkulation
auf die Büroangestellten zugeschnitten,
auf die Büroangestellten zugeschnitten,
02:34
not to replace office workers,
43
142425
1652
nicht um die Büroangestellten zu ersetzen,
02:36
but it respected office workers as being capable of being programmers.
44
144077
4666
sondern mit der Möglichkeit,
von ihnen programmiert zu werden.
von ihnen programmiert zu werden.
02:40
So office workers became programmers of spreadsheets.
45
148743
3128
Also wurden Büroangestellte
zu Programmierern von Tabellen.
zu Programmierern von Tabellen.
02:43
It increased their capabilities.
46
151871
2091
Es erweiterte ihre Fähigkeiten.
02:45
They no longer had to do the mundane computations,
47
153962
2579
Sie mussten keine banalen
Berechnungen mehr machen,
Berechnungen mehr machen,
02:48
but they could do something much more.
48
156541
2935
sondern sie konnten viel mehr machen.
02:51
Now today, we're starting to see robots in our lives.
49
159476
3258
Heutzutage fangen wir an,
Roboter in unserem Leben zu sehen.
Roboter in unserem Leben zu sehen.
02:54
On the left there is the PackBot from iRobot.
50
162734
2309
Links sieht man den PackBot von iRobot.
02:57
When soldiers came across roadside bombs in Iraq and Afghanistan,
51
165043
3432
Als Soldaten im Irak und Afghanistan
auf Sprengbomben am Straßenrand stießen,
auf Sprengbomben am Straßenrand stießen,
03:00
instead of putting on a bomb suit and going out and poking with a stick,
52
168475
4149
legten sie keine Bombenschutzanzüge an,
gingen raus und stocherten mit einem Stock rum,
gingen raus und stocherten mit einem Stock rum,
03:04
as they used to do up until about 2002,
53
172624
2319
wie sie es bis 2002 getan hatten,
03:06
they now send the robot out.
54
174943
1408
jetzt schicken sie einen Roboter.
03:08
So the robot takes over the dangerous jobs.
55
176351
2143
Der Roboter übernimmt jetzt
die gefährlichen Aufgaben.
die gefährlichen Aufgaben.
03:10
On the right are some TUGs from a company called Aethon in Pittsburgh.
56
178494
4518
Rechts sind einige TUGs einer Firma
namens Aethon in Pittsburgh.
namens Aethon in Pittsburgh.
03:15
These are in hundreds of hospitals across the U.S.
57
183012
2297
Es gibt hunderte davon in Kliniken in den USA.
03:17
And they take the dirty sheets down to the laundry.
58
185309
2740
Und sie bringen die dreckigen
Laken in die Wäscherei.
Laken in die Wäscherei.
03:20
They take the dirty dishes back to the kitchen.
59
188049
1876
Sie bringen das dreckige Geschirr
zurück in die Küche.
zurück in die Küche.
03:21
They bring the medicines up from the pharmacy.
60
189925
2085
Sie bringen die Medikamente in die Apotheken.
03:24
And it frees up the nurses and the nurse's aides
61
192010
2945
Es befreit die Krankenschwestern
und Hilfspfleger davon,
und Hilfspfleger davon,
03:26
from doing that mundane work of just mechanically pushing stuff around
62
194955
3665
banale Arbeiten zu tun, wie einfach
Dinge mechanisch herumzuschieben,
Dinge mechanisch herumzuschieben,
03:30
to spend more time with patients.
63
198620
2073
um mehr Zeit mit ihren Patienten zu verbringen.
03:32
In fact, robots have become sort of ubiquitous in our lives in many ways.
64
200693
4699
Roboter sind in unseren Leben
tatsächlich allgegenwärtig geworden.
tatsächlich allgegenwärtig geworden.
03:37
But I think when it comes to factory robots, people are sort of afraid,
65
205392
5268
Aber wenn es sich um Fabrik-Roboter handelt,
bekommen die Menschen Angst,
bekommen die Menschen Angst,
03:42
because factory robots are dangerous to be around.
66
210660
4107
denn Fabrik-Roboter sind
ein gefährlicher Umgang.
ein gefährlicher Umgang.
03:46
In order to program them, you have to understand six-dimensional vectors and quaternions.
67
214767
4825
Um sie zu programmieren, muss man sechs-dimensionale Vektoren und Quaternionen verstehen.
03:51
And ordinary people can't interact with them.
68
219592
3150
Normale Menschen können
nicht mit ihnen umgehen.
nicht mit ihnen umgehen.
03:54
And I think it's the sort of technology that's gone wrong.
69
222742
2619
Diese Art der Technologie ist gescheitert.
03:57
It's displaced the worker from the technology.
70
225361
3633
Es hat die Arbeiter durch Technologie ersetzt.
04:00
And I think we really have to look at technologies
71
228994
3099
Ich denke, wir müssen nach Technologien suchen,
04:04
that ordinary workers can interact with.
72
232093
2102
mit denen normale Arbeiter interagieren können.
04:06
And so I want to tell you today about Baxter, which we've been talking about.
73
234195
3680
Daher möchte ich Ihnen von "Baxter" erzählen,
über den wir schon gesprochen haben.
über den wir schon gesprochen haben.
04:09
And Baxter, I see, as a way -- a first wave of robot
74
237875
4245
Und Baxter betrachte ich als
erste Version eines Roboters,
erste Version eines Roboters,
04:14
that ordinary people can interact with in an industrial setting.
75
242120
4290
mit der gewöhnliche Menschen in einem
industriellen Bereich umgehen können.
industriellen Bereich umgehen können.
04:18
So Baxter is up here.
76
246410
1533
Baxter ist also hier oben.
04:19
This is Chris Harbert from Rethink Robotics.
77
247943
2816
Hier ist Chris Harbert von Rethink Robotics.
04:22
We've got a conveyor there.
78
250759
1536
Wir haben hier ein Förderband.
04:24
And if the lighting isn't too extreme --
79
252295
2851
Und wenn die Beleuchtung nicht zu extrem ist –
04:27
Ah, ah! There it is. It's picked up the object off the conveyor.
80
255146
4046
Ah! Da ist es. Es hat das Objekt
vom Förderband aufgehoben.
vom Förderband aufgehoben.
04:31
It's going to come bring it over here and put it down.
81
259192
2850
Er kommt jetzt hier rüber und legt es ab.
04:34
And then it'll go back, reach for another object.
82
262042
3299
Und dann geht er rüber,
und nimmt ein anderes Objekt.
und nimmt ein anderes Objekt.
04:37
The interesting thing is Baxter has some basic common sense.
83
265341
3848
Das Interessante dabei ist, dass Baxter
einen gesunden Menschenverstand besitzt.
einen gesunden Menschenverstand besitzt.
04:41
By the way, what's going on with the eyes?
84
269189
2221
Übrigens, was ist mit den Augen los?
04:43
The eyes are on the screen there.
85
271410
1500
Die Augen sind auf dem Bildschirm hier.
04:44
The eyes look ahead where the robot's going to move.
86
272910
2749
Die Augen schauen voraus, in die Richtung,
in die der Roboter sich bewegen wird.
in die der Roboter sich bewegen wird.
04:47
So a person that's interacting with the robot
87
275659
1868
Eine Person, die mit dem Roboter interagiert,
04:49
understands where it's going to reach and isn't surprised by its motions.
88
277527
3566
begreift, wohin er greifen wird und wird
von seinen Bewegungen nicht überrascht.
von seinen Bewegungen nicht überrascht.
04:53
Here Chris took the object out of its hand,
89
281093
2817
Hier nahm Chris das Objekt aus seinen Händen,
04:55
and Baxter didn't go and try to put it down;
90
283910
2232
und Baxter versuchte nicht es abzulegen;
04:58
it went back and realized it had to get another one.
91
286142
2352
er ging zurück und begriff,
dass er noch eins nehmen musste.
dass er noch eins nehmen musste.
05:00
It's got a little bit of basic common sense, goes and picks the objects.
92
288494
3167
Er verfügt über ein bisschen Verstand,
er läuft und greift Objekte.
er läuft und greift Objekte.
05:03
And Baxter's safe to interact with.
93
291661
1793
Und man kann sorglos mit Baxter interagieren.
05:05
You wouldn't want to do this with a current industrial robot.
94
293454
2765
Man würde das nicht mit einem
gängigen Industrieroboter machen.
gängigen Industrieroboter machen.
05:08
But with Baxter it doesn't hurt.
95
296219
2192
Aber mit Baxter tut es nicht weh.
05:10
It feels the force, understands that Chris is there
96
298411
3898
Er fühlt die Kraft, und versteht, dass Chris da ist
05:14
and doesn't push through him and hurt him.
97
302309
2852
und rennt ihn nicht um oder verletzt ihn.
05:17
But I think the most interesting thing about Baxter is the user interface.
98
305161
3295
Aber das Interessanteste an Baxter
ist seine Benutzeroberfläche.
ist seine Benutzeroberfläche.
05:20
And so Chris is going to come and grab the other arm now.
99
308456
3346
Chris wird also herkommen und
seinen anderen Arm nehmen.
seinen anderen Arm nehmen.
05:23
And when he grabs an arm, it goes into zero-force gravity-compensated mode
100
311802
5414
Und wenn er einen Arm nimmt, geht dieser in
den kraftfreien-Schwerkraftausgleichs-Modus
den kraftfreien-Schwerkraftausgleichs-Modus
05:29
and graphics come up on the screen.
101
317216
2076
und auf dem Bildschirm erscheinen Grafiken.
05:31
You can see some icons on the left of the screen there for what was about its right arm.
102
319292
4534
Sie können links im Bildschirm einige Symbole sehen,
die zeigen was mit seinem rechten Arm ist.
die zeigen was mit seinem rechten Arm ist.
05:35
He's going to put something in its hand, he's going to bring it over here,
103
323826
2794
Er wird etwas in seine Hand legen,
er wird es hier rüber bringen,
er wird es hier rüber bringen,
05:38
press a button and let go of that thing in the hand.
104
326620
5022
einen Knopf drücken und
das Objekt in seiner Hand loslassen.
das Objekt in seiner Hand loslassen.
05:43
And the robot figures out, ah, he must mean I want to put stuff down.
105
331642
4568
Und der Roboter rechnet sich aus, dass von ihm
verlangt wird, dass er das Zeug abstellen soll.
verlangt wird, dass er das Zeug abstellen soll.
05:48
It puts a little icon there.
106
336210
1700
Es erzeugt ein kleines Symbol hierhin.
05:49
He comes over here, and he gets the fingers to grasp together,
107
337910
5911
Er kommt hier rüber, und er schafft es,
mit seinen Finger etwas zu greifen,
mit seinen Finger etwas zu greifen,
05:55
and the robot infers, ah, you want an object for me to pick up.
108
343821
3922
und der Roboter folgert:
"Ah, du willst, dass ich ein Objekt aufhebe."
"Ah, du willst, dass ich ein Objekt aufhebe."
05:59
That puts the green icon there.
109
347743
1799
Das erzeugt das grüne Symbol hier.
06:01
He's going to map out an area of where the robot should pick up the object from.
110
349542
4995
Er legt einen Bereich fest, aus dem
der Roboter ein Objekt herausgreifen soll.
der Roboter ein Objekt herausgreifen soll.
06:06
It just moves it around, and the robot figures out that was an area search.
111
354537
4790
Er bewegt es nur fort, und der Roboter begreift,
dass das der Suchbereich ist.
dass das der Suchbereich ist.
06:11
He didn't have to select that from a menu.
112
359327
1876
Er musste das nicht aus
mehreren Befehlen heraussuchen.
mehreren Befehlen heraussuchen.
06:13
And now he's going to go off and train the visual appearance of that object
113
361203
3157
Und nun wird er die visuelle Erscheinung
des Objekts einstudieren,
des Objekts einstudieren,
06:16
while we continue talking.
114
364360
1716
während wir weiterreden.
06:18
So as we continue here,
115
366076
2212
Während wir hier weitermachen,
06:20
I want to tell you about what this is like in factories.
116
368288
2171
erzähle ich Ihnen, wie es in den Fabriken abläuft.
06:22
These robots we're shipping every day.
117
370459
1484
Diese Roboter versenden wir täglich.
06:23
They go to factories around the country.
118
371943
1550
Sie gehen an Fabriken im ganzen Land.
06:25
This is Mildred.
119
373493
1182
Das ist Mildred.
06:26
Mildred's a factory worker in Connecticut.
120
374675
1566
Mildred ist eine Fabrikarbeiterin in Connecticut.
06:28
She's worked on the line for over 20 years.
121
376241
2379
Sie hat mehr als 20 Jahre am Fließband gearbeitet.
06:30
One hour after she saw her first industrial robot,
122
378620
3343
Eine Stunde nachdem sie ihren
ersten Industrieroboter sah,
ersten Industrieroboter sah,
06:33
she had programmed it to do some tasks in the factory.
123
381963
3060
hatte sie ihn so programmiert, dass er
einige Aufgaben in der Fabrik machen konnte.
einige Aufgaben in der Fabrik machen konnte.
06:37
She decided she really liked robots.
124
385023
2431
Sie beschloss, dass sie Roboter wirklich mochte.
06:39
And it was doing the simple repetitive tasks that she had had to do beforehand.
125
387454
4670
Er machte die einfachen, sich wiederholenden Aufgaben, die sie vorher machen musste.
06:44
Now she's got the robot doing it.
126
392124
1838
Nun macht der Roboter das für sie.
06:45
When we first went out to talk to people in factories
127
393962
2564
Als wir erstmals mit Menschen
in den Fabriken darüber sprachen,
in den Fabriken darüber sprachen,
06:48
about how we could get robots to interact with them better,
128
396526
2834
wie wir Roboter dazu bringen können,
besser mit ihnen zu interagieren,
besser mit ihnen zu interagieren,
06:51
one of the questions we asked them was,
129
399360
1566
war eine der Fragen, die wir ihnen stellten:
06:52
"Do you want your children to work in a factory?"
130
400926
2445
"Wollen Sie, dass Ihr Kind in einer Fabrik arbeitet?"
06:55
The universal answer was "No, I want a better job than that for my children."
131
403371
4372
Die generelle Antwort war: "Nein, ich möchte
für mein Kind einen besseren Job."
für mein Kind einen besseren Job."
06:59
And as a result of that, Mildred is very typical
132
407743
3377
Das Ergebnis davon ist, dass Mildred sehr typisch
07:03
of today's factory workers in the U.S.
133
411120
1855
für die heutigen Fabrikarbeiter in den USA ist.
07:04
They're older, and they're getting older and older.
134
412975
2185
Sie sind älter, und sie werden immer älter.
07:07
There aren't many young people coming into factory work.
135
415160
2565
Nur wenige junge Menschen
entscheiden sich für die Fabrikarbeit.
entscheiden sich für die Fabrikarbeit.
07:09
And as their tasks become more onerous on them,
136
417725
3316
Und da die Aufgaben immer mühsamer werden,
07:13
we need to give them tools that they can collaborate with,
137
421041
3093
brauchen sie Hilfsmittel, mit denen
sie zusammenarbeiten können,
sie zusammenarbeiten können,
07:16
so that they can be part of the solution,
138
424134
1810
damit sie Teil der Lösung sein können,
07:17
so that they can continue to work and we can continue to produce in the U.S.
139
425944
4851
und so weiterhin arbeiten und wir
weiter in den USA produzieren können.
weiter in den USA produzieren können.
07:22
And so our vision is that Mildred who's the line worker
140
430795
4065
Und unsere Vision ist daher,
dass die Fließbandarbeiterin Mildred
dass die Fließbandarbeiterin Mildred
07:26
becomes Mildred the robot trainer.
141
434860
2917
zur Robotertrainerin Mildred wird.
07:29
She lifts her game,
142
437777
1145
Sie ändert das Spiel,
07:30
like the office workers of the 1980s lifted their game of what they could do.
143
438922
4587
so wie die Büroangestellten
in den 80ern die Spielregeln änderten.
in den 80ern die Spielregeln änderten.
07:35
We're not giving them tools that they have to go and study for years and years in order to use.
144
443509
4084
Wir geben ihnen keine Hilfsmittel, für die sie jahrelang studieren müssen, um sie zu nutzen.
07:39
They're tools that they can just learn how to operate in a few minutes.
145
447593
3444
Diese Hilfsmittel lernen sie in
ein paar Minuten zu bedienen.
ein paar Minuten zu bedienen.
07:43
There's two great forces that are both volitional but inevitable.
146
451037
4789
Es gibt zwei große Kräfte, die beide gewollt,
aber unvermeidlich sind.
aber unvermeidlich sind.
07:47
That's climate change and demographics.
147
455826
2377
Nämlich Klima- und demografischer Wandel.
07:50
Demographics is really going to change our world.
148
458203
2667
Der demografische Wandel
wird unsere Welt verändern.
wird unsere Welt verändern.
07:52
This is the percentage of adults who are working age.
149
460870
3962
Das ist der Anteil der Erwachsen im Erwerbsalter.
07:56
And it's gone down slightly over the last 40 years.
150
464832
1963
Er hat sich in den letzen 40 Jahren leicht reduziert.
07:58
But over the next 40 years, it's going to change dramatically, even in China.
151
466795
3880
Aber in den nächsten 40 Jahren wird sich
das dramatisch ändern, sogar in China.
das dramatisch ändern, sogar in China.
08:02
The percentage of adults who are working age drops dramatically.
152
470675
5327
Der Prozentsatz der Erwachsenen
im Erwerbsalter sinkt dramatisch.
im Erwerbsalter sinkt dramatisch.
08:08
And turned up the other way, the people who are retirement age goes up very, very fast,
153
476002
5090
Und anders betrachtet, gibt es immer
mehr Menschen im Rentenalter,
mehr Menschen im Rentenalter,
08:13
as the baby boomers get to retirement age.
154
481092
4337
da die geburtenstarken Jahrgänge
das Rentenalter erreichen.
das Rentenalter erreichen.
08:17
That means there will be more people with fewer social security dollars
155
485429
3548
Das bedeutet, dass es immer mehr Menschen
mit weniger Sozialversicherungsgeld geben wird,
mit weniger Sozialversicherungsgeld geben wird,
08:20
competing for services.
156
488977
2633
die um Leistungen konkurrieren.
08:23
But more than that, as we get older we get more frail
157
491610
4051
Aber wir werden auch immer
gebrechlicher, je älter wir werden,
gebrechlicher, je älter wir werden,
08:27
and we can't do all the tasks we used to do.
158
495661
2249
und wir können nicht mehr
alle Tätigkeiten selbst machen.
alle Tätigkeiten selbst machen.
08:29
If we look at the statistics on the ages of caregivers,
159
497910
3713
Wenn wir uns die Statistiken
über Pflegekräfte anschauen,
über Pflegekräfte anschauen,
08:33
before our eyes those caregivers are getting older and older.
160
501623
4470
altern diese Pflegekräfte vor unseren Augen.
08:38
That's happening statistically right now.
161
506093
1999
Das passiert statistisch gesehen genau jetzt.
08:40
And as the number of people who are older, above retirement age and getting older, as they increase,
162
508092
5938
Je mehr Menschen älter werden,
oberhalb des Rentenalters und älter,
oberhalb des Rentenalters und älter,
08:46
there will be less people to take care of them.
163
514030
2027
desto weniger Menschen sind da,
um sich um sie zu kümmern.
um sich um sie zu kümmern.
08:48
And I think we're really going to have to have robots to help us.
164
516057
2619
Daher werden wir Roboter brauchen, die uns helfen.
08:50
And I don't mean robots in terms of companions.
165
518676
3235
Und ich denke nicht an Roboter als Begleiter.
08:53
I mean robots doing the things that we normally do for ourselves
166
521911
3281
Sondern Roboter, die Dinge erledigen,
die wir normalerweise selbst tun,
die wir normalerweise selbst tun,
08:57
but get harder as we get older.
167
525192
1669
aber die uns immer schwerer fallen.
08:58
Getting the groceries in from the car, up the stairs, into the kitchen.
168
526861
2865
Die Lebensmittel aus dem Auto,
die Treppe hoch und in die Küche bringen.
die Treppe hoch und in die Küche bringen.
09:01
Or even, as we get very much older,
169
529726
2395
Oder sogar, wenn wir viel älter werden,
09:04
driving our cars to go visit people.
170
532121
3088
unsere Autos zu fahren,
damit wir Leute besuchen können.
damit wir Leute besuchen können.
09:07
And I think robotics gives people a chance to have dignity as they get older
171
535209
6367
Robotik erlaubt den Menschen in Würde zu altern,
09:13
by having control of the robotic solution.
172
541576
3549
indem sie über Robotiklösungen verfügen.
09:17
So they don't have to rely on people that are getting scarcer to help them.
173
545125
3385
Dadurch hängen sie nicht von Menschen ab,
die ihnen immer seltener helfen können.
die ihnen immer seltener helfen können.
09:20
And so I really think that we're going to be spending more time
174
548510
6892
Daher denke ich, dass wir mehr Zeit
09:27
with robots like Baxter
175
555402
2301
mit Robotern wie Baxter verbringen werden
09:29
and working with robots like Baxter in our daily lives. And that we will --
176
557703
6694
und täglich mit solchen Robotern arbeiten werden.
09:36
Here, Baxter, it's good.
177
564397
2480
Hier, Baxter, schon gut.
09:38
And that we will all come to rely on robots over the next 40 years
178
566877
4244
Und dass wir alle innerhalb der
nächsten 40 Jahre auf Roboter
nächsten 40 Jahre auf Roboter
09:43
as part of our everyday lives.
179
571121
2166
in unserem Alltag angewiesen sein werden.
09:45
Thanks very much.
180
573287
1294
Vielen Dank!
09:46
(Applause)
181
574581
2995
(Beifall)
ABOUT THE SPEAKER
Rodney Brooks - RoboticistRodney Brooks builds robots based on biological principles of movement and reasoning. The goal: a robot who can figure things out.
Why you should listen
Former MIT professor Rodney Brooks studies and engineers robot intelligence, looking for the holy grail of robotics: the AGI, or artificial general intelligence. For decades, we've been building robots to do highly specific tasks -- welding, riveting, delivering interoffice mail -- but what we all want, really, is a robot that can figure things out on its own, the way we humans do.
Brooks realized that a top-down approach -- just building the biggest brain possible and teaching it everything we could think of -- would never work. What would work is a robot who learns like we do, by trial and error, and with many separate parts that learn separate jobs. The thesis of his work which was captured in Fast, Cheap and Out of Control,went on to become the title of the great Errol Morris documentary.
A founder of iRobot, makers of the Roomba vacuum, Brooks is now founder and CTO of Rethink Robotics, whose mission is to apply advanced robotic intelligence to manufacturing and physical labor. Its first robots: the versatile two-armed Baxter and one-armed Sawyer. Brooks is the former director of CSAIL, MIT's Computers Science and Artificial Intelligence Laboratory.
Rodney Brooks | Speaker | TED.com