TEDxPaloAlto
Leila Takayama: What's it like to be a robot?
Leila Takayama: ¿Cómo es ser un robot?
Filmed:
Readability: 3.8
1,183,118 views
Ya vivimos entre robots: herramientas y máquinas como lavavajillas y termostatos tan integrados en nuestras vidas que nunca pensamos llamarlos así. ¿Cómo será un futuro con aún más robots? La especialista en ciencias sociales Leila Takayama comparte algunos desafíos únicos de diseño para las interacciones humano-robot, y cómo la experimentación con futuros robóticos en realidad nos lleva a una mejor comprensión de nosotros mismos.
Leila Takayama - Social scientist
Leila Takayama conducts research on human-robot interaction. Full bio
Leila Takayama conducts research on human-robot interaction. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
Solo se tiene una oportunidad
de causar una buena primera impresión,
de causar una buena primera impresión,
00:12
You only get one chance
to make a first impression,
to make a first impression,
0
760
2656
00:15
and that's true if you're a robot
as well as if you're a person.
as well as if you're a person.
1
3440
3176
y eso es así, ya bien se sea
un robot o una persona.
un robot o una persona.
00:18
The first time that I met
one of these robots
one of these robots
2
6640
3016
La primera vez que conocí
a uno de estos robots
a uno de estos robots
00:21
was at a place
called Willow Garage in 2008.
called Willow Garage in 2008.
3
9680
2896
estaba en un lugar llamado
Willow Garage en 2008.
Willow Garage en 2008.
00:24
When I went to visit there,
my host walked me into the building
my host walked me into the building
4
12600
3016
Cuando fui allí,
mi anfitrión me acompañó al edificio
mi anfitrión me acompañó al edificio
y conocimos a este pequeño hombre.
00:27
and we met this little guy.
5
15640
1576
00:29
He was rolling into the hallway,
6
17240
1656
Estaba rodando por el pasillo,
00:30
came up to me, sat there,
7
18920
1816
se acercó a mí, se sentó allí,
00:32
stared blankly past me,
8
20760
2256
me miró sin comprender,
00:35
did nothing for a while,
9
23040
1656
no hizo nada un rato,
00:36
rapidly spun his head around 180 degrees
10
24720
1936
para rápidamente girar
su cabeza 180 grados
su cabeza 180 grados
00:38
and then ran away.
11
26680
1536
y huir.
00:40
And that was not a great first impression.
12
28240
2176
Y esa no fue una buena primera impresión.
00:42
The thing that I learned
about robots that day
about robots that day
13
30440
2176
Lo que aprendí sobre los robots ese día
00:44
is that they kind of do their own thing,
14
32640
2176
es que hacen su trabajo
00:46
and they're not totally aware of us.
15
34840
2136
sin ser plenamente
conscientes de nosotros.
conscientes de nosotros.
00:49
And I think as we're experimenting
with these possible robot futures,
with these possible robot futures,
16
37000
3239
Y creo que cuando experimentamos
con estos posibles futuros de robots,
con estos posibles futuros de robots,
00:52
we actually end up learning
a lot more about ourselves
a lot more about ourselves
17
40263
2673
en realidad aprendemos mucho más
sobre nosotros mismos
sobre nosotros mismos
00:54
as opposed to just these machines.
18
42960
1656
que sobre estas máquinas.
00:56
And what I learned that day
19
44640
1336
Y lo que aprendí ese día
00:58
was that I had pretty high
expectations for this little dude.
expectations for this little dude.
20
46000
3416
fue que yo tenía muchas expectativas
en este pequeño amigo.
en este pequeño amigo.
01:01
He was not only supposed to be able
to navigate the physical world,
to navigate the physical world,
21
49440
3176
Pensaba que él no solo podía
navegar el mundo físico,
navegar el mundo físico,
01:04
but also be able
to navigate my social world --
to navigate my social world --
22
52640
2656
sino también mi mundo social,
01:07
he's in my space; it's a personal robot.
23
55320
2176
él está en mi espacio;
es un robot personal.
es un robot personal.
01:09
wWhy didn't it understand me?
24
57520
2016
¿Por qué no me entendió?
01:11
My host explained to me,
25
59560
1256
Mi anfitrión me explicó,
01:12
"Well, the robot is trying
to get from point A to point B,
to get from point A to point B,
26
60840
3176
"El robot intenta
ir del punto A al punto B,
ir del punto A al punto B,
01:16
and you were an obstacle in his way,
27
64040
1776
y eras un obstáculo en su camino,
01:17
so he had to replan his path,
28
65840
2016
así que tuvo que replanificar su camino,
01:19
figure out where to go,
29
67880
1256
averiguar a dónde ir,
para luego llegar de otra manera".
01:21
and then get there some other way,"
30
69160
1696
Lo que en realidad no resulto ser
algo muy eficiente.
algo muy eficiente.
01:22
which was actually
not a very efficient thing to do.
not a very efficient thing to do.
31
70880
2456
Si ese robot hubiera descubierto
que yo era una persona, no una silla,
que yo era una persona, no una silla,
01:25
If that robot had figured out
that I was a person, not a chair,
that I was a person, not a chair,
32
73360
3256
01:28
and that I was willing
to get out of its way
to get out of its way
33
76640
2096
y que estaba dispuesta
a apartarme de su camino
a apartarme de su camino
01:30
if it was trying to get somewhere,
34
78760
1656
si él quería llegar a alguna parte,
01:32
then it actually
would have been more efficient
would have been more efficient
35
80440
2216
entonces realmente
habría sido más eficiente
habría sido más eficiente
01:34
at getting its job done
36
82680
1256
al hacer su trabajo
01:35
if it had bothered
to notice that I was a human
to notice that I was a human
37
83960
2216
si se hubiera molestado en entender
que yo era un humano
que yo era un humano
01:38
and that I have different affordances
than things like chairs and walls do.
than things like chairs and walls do.
38
86200
3576
y que tengo posibilidades distintas de las
que tienen objetos como sillas y paredes.
que tienen objetos como sillas y paredes.
01:41
You know, we tend to think of these robots
as being from outer space
as being from outer space
39
89800
3216
Tendemos a pensar que
estos robots son del espacio exterior
estos robots son del espacio exterior
01:45
and from the future
and from science fiction,
and from science fiction,
40
93040
2136
y del futuro y de la ciencia ficción.
01:47
and while that could be true,
41
95200
1416
Si bien eso podría ser cierto,
01:48
I'd actually like to argue
that robots are here today,
that robots are here today,
42
96640
2656
me gustaría exponer que
los robots están aquí hoy,
los robots están aquí hoy,
01:51
and they live and work
amongst us right now.
amongst us right now.
43
99320
2776
y viven y trabajan
entre nosotros ahora.
entre nosotros ahora.
01:54
These are two robots that live in my home.
44
102120
2856
Estos son dos robots que viven en mi casa.
01:57
They vacuum the floors
and they cut the grass
and they cut the grass
45
105000
2496
Uno aspira los suelos y
el otro corta la hierba
el otro corta la hierba
01:59
every single day,
46
107520
1216
todos los días.
02:00
which is more than I would do
if I actually had time to do these tasks,
if I actually had time to do these tasks,
47
108760
3376
Lo que es más de lo que yo haría si
tuviera tiempo para hacer estas tareas,
tuviera tiempo para hacer estas tareas,
02:04
and they probably
do it better than I would, too.
do it better than I would, too.
48
112160
2336
y probablemente lo hacen mejor
de lo yo lo haría.
de lo yo lo haría.
02:06
This one actually takes care of my kitty.
49
114520
2496
Este realmente se ocupa de mi gatito.
02:09
Every single time
he uses the box, it cleans it,
he uses the box, it cleans it,
50
117040
2576
Cada vez que usa la caja, la limpia,
02:11
which is not something I'm willing to do,
51
119640
1976
que no es algo que tenga ganas de hacer,
02:13
and it actually makes
his life better as well as mine.
his life better as well as mine.
52
121640
2576
y hace mejor la vida de mi gato y la mía.
02:16
And while we call these robot products --
53
124240
2416
Y mientras llamamos
a estos robots:
a estos robots:
02:18
it's a "robot vacuum cleaner,
it's a robot lawnmower,
it's a robot lawnmower,
54
126680
2696
es un "robot aspirador,
es un robot cortacésped,
es un robot cortacésped,
02:21
it's a robot littler box,"
55
129400
1495
es una caja de robot más pequeña",
02:22
I think there's actually a bunch
of other robots hiding in plain sight
of other robots hiding in plain sight
56
130919
4137
creo que hay muchos otros robots
escondidos a plena vista
escondidos a plena vista
02:27
that have just become so darn useful
57
135080
1856
que se han vuelto
tan increíblemente útiles
tan increíblemente útiles
02:28
and so darn mundane
58
136960
1456
y mundanos
que los llamamos, por ejemplo,
"lavavajillas", ¿verdad?
"lavavajillas", ¿verdad?
02:30
that we call them things
like, "dishwasher," right?
like, "dishwasher," right?
59
138440
2496
02:32
They get new names.
60
140960
1216
Reciben nuevos nombres.
02:34
They don't get called robot anymore
61
142200
1696
Ya no reciben el nombre de robot
porque sirven para un objetivo
en nuestras vidas.
en nuestras vidas.
02:35
because they actually
serve a purpose in our lives.
serve a purpose in our lives.
62
143920
2416
Igualmente, un termostato, ¿verdad?
02:38
Similarly, a thermostat, right?
63
146360
1496
Sé que mis amigos robotistas
02:39
I know my robotics friends out there
64
147880
1776
quizá se encojan de hombros
al verme llamar a esto un robot,
al verme llamar a esto un robot,
02:41
are probably cringing
at me calling this a robot,
at me calling this a robot,
65
149680
2336
02:44
but it has a goal.
66
152040
1256
pero sirve a un objetivo.
02:45
Its goal is to make my house
66 degrees Fahrenheit,
66 degrees Fahrenheit,
67
153320
2896
Su objetivo es tener mi casa
a la temperatura de 19 ºC
a la temperatura de 19 ºC
02:48
and it senses the world.
68
156240
1256
y percibir el entorno.
02:49
It knows it's a little bit cold,
69
157520
1576
Sabe que está un poco frío,
02:51
it makes a plan and then
it acts on the physical world.
it acts on the physical world.
70
159120
2616
hace un plan y luego actúa
en el mundo físico.
en el mundo físico.
02:53
It's robotics.
71
161760
1256
Es robótica.
02:55
Even if it might not
look like Rosie the Robot,
look like Rosie the Robot,
72
163040
2576
Incluso si no se parece a
Rosie the Robot,
Rosie the Robot,
02:57
it's doing something
that's really useful in my life
that's really useful in my life
73
165640
2936
está haciendo algo
que es realmente útil en mi vida
que es realmente útil en mi vida
03:00
so I don't have to take care
74
168600
1376
para no tener que preocuparme
03:02
of turning the temperature
up and down myself.
up and down myself.
75
170000
2576
de subir y bajar la temperatura yo misma.
03:04
And I think these systems
live and work amongst us now,
live and work amongst us now,
76
172600
3816
Y creo que estos sistemas viven
y trabajan entre nosotros ahora,
y trabajan entre nosotros ahora,
03:08
and not only are these systems
living amongst us
living amongst us
77
176440
2336
y no solo estos sistemas
viven entre nosotros,
viven entre nosotros,
sino que probablemente también
sean usuarios de robots.
sean usuarios de robots.
03:10
but you are probably
a robot operator, too.
a robot operator, too.
78
178800
2656
03:13
When you drive your car,
79
181480
1256
Cuando conducen el auto,
03:14
it feels like you are operating machinery.
80
182760
2216
es como estar manejando maquinaria.
03:17
You are also going
from point A to point B,
from point A to point B,
81
185000
2816
También uno va del punto A al punto B,
03:19
but your car probably has power steering,
82
187840
2216
pero su auto probablemente
disponga de dirección asistida,
disponga de dirección asistida,
03:22
it probably has automatic braking systems,
83
190080
2696
probablemente tenga
un sistema de frenado automático,
un sistema de frenado automático,
03:24
it might have an automatic transmission
and maybe even adaptive cruise control.
and maybe even adaptive cruise control.
84
192800
3736
o un cambio de marchas automático y quizá
control de velocidad adaptativo.
control de velocidad adaptativo.
03:28
And while it might not be
a fully autonomous car,
a fully autonomous car,
85
196560
2936
Y aunque no sea un automóvil
completamente autónomo,
completamente autónomo,
03:31
it has bits of autonomy,
86
199520
1296
tiene pedazos de autonomía,
03:32
and they're so useful
87
200840
1336
y son muy útiles
03:34
and they make us drive safer,
88
202200
1816
y nos hacen manejar más seguros,
03:36
and we just sort of feel
like they're invisible-in-use, right?
like they're invisible-in-use, right?
89
204040
3656
y parece como
si fueran invisibles al usarlos, ¿verdad?
si fueran invisibles al usarlos, ¿verdad?
03:39
So when you're driving your car,
90
207720
1576
Cuando manejamos el auto,
03:41
you should just feel like
you're going from one place to another.
you're going from one place to another.
91
209320
3096
simplemente sentimos
que vamos de un lugar a otro.
que vamos de un lugar a otro.
03:44
It doesn't feel like it's this big thing
that you have to deal with and operate
that you have to deal with and operate
92
212440
3736
No parece algo especial lidiar y operar
y utilizar controles
03:48
and use these controls
93
216200
1256
porque pasamos tanto tiempo
aprendiendo cómo conducir
aprendiendo cómo conducir
03:49
because we spent so long
learning how to drive
learning how to drive
94
217480
2176
que los actos se han convertido
en extensiones de nosotros mismos.
en extensiones de nosotros mismos.
03:51
that they've become
extensions of ourselves.
extensions of ourselves.
95
219680
2696
03:54
When you park that car
in that tight little garage space,
in that tight little garage space,
96
222400
2696
Cuando estacionamos el auto
en ese espacio estrecho de garaje,
en ese espacio estrecho de garaje,
03:57
you know where your corners are.
97
225120
1576
sabemos dónde están los rincones.
03:58
And when you drive a rental car
that maybe you haven't driven before,
that maybe you haven't driven before,
98
226720
3256
Y cuando conducimos un auto alquilado
que no hemos conducido antes,
que no hemos conducido antes,
04:02
it takes some time
to get used to your new robot body.
to get used to your new robot body.
99
230000
3056
toma algo de tiempo acostumbrarse
a su nuevo cuerpo de robot.
a su nuevo cuerpo de robot.
04:05
And this is also true for people
who operate other types of robots,
who operate other types of robots,
100
233080
3976
Y esto también aplica a las personas
que manejan otros tipos de robots.
que manejan otros tipos de robots.
04:09
so I'd like to share with you
a few stories about that.
a few stories about that.
101
237080
2600
Me gustaría compartir con Uds.
algunas historias sobre eso.
algunas historias sobre eso.
Lidiando con el problema
de la colaboración remota.
de la colaboración remota.
04:12
Dealing with the problem
of remote collaboration.
of remote collaboration.
102
240240
2336
En Willow Garage tenía
un compañero de trabajo llamado Dallas,
un compañero de trabajo llamado Dallas,
04:14
So, at Willow Garage
I had a coworker named Dallas,
I had a coworker named Dallas,
103
242600
2576
04:17
and Dallas looked like this.
104
245200
1576
y Dallas era así.
04:18
He worked from his home in Indiana
in our company in California.
in our company in California.
105
246800
4056
Trabajaba desde su casa en Indiana
en nuestra compañía en California.
en nuestra compañía en California.
Él era una voz en una caja sobre la mesa
en la mayoría de nuestras reuniones,
en la mayoría de nuestras reuniones,
04:22
He was a voice in a box
on the table in most of our meetings,
on the table in most of our meetings,
106
250880
2936
04:25
which was kind of OK
except that, you know,
except that, you know,
107
253840
2215
lo que estaba bien, excepto
04:28
if we had a really heated debate
and we didn't like what he was saying,
and we didn't like what he was saying,
108
256079
3377
si teníamos un debate acalorado
y no nos gustaba lo que decía,
y no nos gustaba lo que decía,
podíamos simplemente colgar el teléfono.
04:31
we might just hang up on him.
109
259480
1416
04:32
(Laughter)
110
260920
1015
(Risas)
04:33
Then we might have a meeting
after that meeting
after that meeting
111
261959
2217
Y podíamos tener una reunión
tras esa reunión
tras esa reunión
04:36
and actually make the decisions
in the hallway afterwards
in the hallway afterwards
112
264200
2696
y tomar las decisiones en el pasillo
04:38
when he wasn't there anymore.
113
266920
1416
cuando él ya no estaba allí.
04:40
So that wasn't so great for him.
114
268360
1576
Y eso no era tan bueno para él.
04:41
And as a robotics company at Willow,
115
269960
1736
Y como compañía robótica en Willow,
04:43
we had some extra
robot body parts laying around,
robot body parts laying around,
116
271720
2336
teníamos algunas partes extra
de cuerpo del robot por ahí,
de cuerpo del robot por ahí,
04:46
so Dallas and his buddy Curt
put together this thing,
put together this thing,
117
274080
2496
y Dallas y su amigo Curt armaron esto,
04:48
which looks kind of
like Skype on a stick on wheels,
like Skype on a stick on wheels,
118
276600
2936
que se parece a Skype
en un palo sobre ruedas,
en un palo sobre ruedas,
04:51
which seems like a techy, silly toy,
119
279560
1736
que parece un juguete teki, tonto,
04:53
but really it's probably
one of the most powerful tools
one of the most powerful tools
120
281320
2776
pero probablemente sea
una de las herramientas más poderosas
una de las herramientas más poderosas
04:56
that I've seen ever made
for remote collaboration.
for remote collaboration.
121
284120
2480
que he visto para colaboración remota.
04:59
So now, if I didn't answer
Dallas' email question,
Dallas' email question,
122
287160
3496
Si no respondía la pregunta
de Dallas por correo electrónico,
de Dallas por correo electrónico,
05:02
he could literally roll into my office,
123
290680
2216
él podía, literalmente,
rodar por mi oficina,
rodar por mi oficina,
05:04
block my doorway
and ask me the question again --
and ask me the question again --
124
292920
2576
bloquear mi puerta y hacerme
la pregunta nuevamente
la pregunta nuevamente
05:07
(Laughter)
125
295520
1016
(Risas)
05:08
until I answered it.
126
296560
1216
hasta que yo respondía.
05:09
And I'm not going to turn him off, right?
That's kind of rude.
That's kind of rude.
127
297800
2976
Y no voy a rechazarlo, ¿verdad?
Eso sería grosero.
Eso sería grosero.
05:12
Not only was it good
for these one-on-one communications,
for these one-on-one communications,
128
300800
2696
No solo era bueno para
estas comunicaciones uno-a-uno,
estas comunicaciones uno-a-uno,
05:15
but also for just showing up
at the company all-hands meeting.
at the company all-hands meeting.
129
303520
2936
sino también en la reunión
general de la compañía.
general de la compañía.
05:18
Getting your butt in that chair
130
306480
1696
Sentarse en esa silla
y mostrar a las personas que estás
presente y comprometido con su proyecto
presente y comprometido con su proyecto
05:20
and showing people that you're present
and committed to your project
and committed to your project
131
308200
3216
05:23
is a big deal
132
311440
1256
es algo bueno
05:24
and can help remote collaboration a ton.
133
312720
2176
y puede ayudar mucho
a la colaboración remota.
a la colaboración remota.
05:26
We saw this over the period
of months and then years,
of months and then years,
134
314920
2856
Vimos esto durante
el período de meses y luego años,
el período de meses y luego años,
05:29
not only at our company
but at others, too.
but at others, too.
135
317800
2160
no solo en nuestra empresa,
sino también en otras.
sino también en otras.
05:32
The best thing that can happen
with these systems
with these systems
136
320720
2336
Lo mejor que puede pasar
con estos sistemas
con estos sistemas
05:35
is that it starts to feel
like you're just there.
like you're just there.
137
323080
2336
es que se perciben
como si estuviera allí.
como si estuviera allí.
05:37
It's just you, it's just your body,
138
325440
1696
Solo eres tú, es solo tu cuerpo,
y así la gente en realidad comienza
a darle a estas cosas un espacio personal.
a darle a estas cosas un espacio personal.
05:39
and so people actually start
to give these things personal space.
to give these things personal space.
139
327160
3096
05:42
So when you're having a stand-up meeting,
140
330280
1976
Y, cuando tienes una reunión de pie,
05:44
people will stand around the space
141
332280
1656
la gente se sitúa alrededor del espacio
05:45
just as they would
if you were there in person.
if you were there in person.
142
333960
2216
como lo harían
si uno estuviera allí en persona.
si uno estuviera allí en persona.
05:48
That's great until
there's breakdowns and it's not.
there's breakdowns and it's not.
143
336200
2576
Eso es genial hasta que hay averías.
05:50
People, when they first see these robots,
144
338800
1976
La gente, cuando ve
estos robots por primera vez,
estos robots por primera vez,
05:52
are like, "Wow, where's the components?
There must be a camera over there,"
There must be a camera over there,"
145
340800
3576
dice, "Guau, ¿dónde están las piezas?
Debe haber una cámara allí".
Debe haber una cámara allí".
05:56
and they start poking your face.
146
344400
1576
Y comienzan a hurgar la cara.
05:58
"You're talking too softly,
I'm going to turn up your volume,"
I'm going to turn up your volume,"
147
346000
2936
"Estás hablando demasiado bajo,
voy a subir tu volumen"
voy a subir tu volumen"
06:00
which is like having a coworker
walk up to you and say,
walk up to you and say,
148
348960
2616
que es como tener un compañero
caminando hacia ti y decirle,
caminando hacia ti y decirle,
06:03
"You're speaking too softly,
I'm going to turn up your face."
I'm going to turn up your face."
149
351600
2896
"Estás hablando en voz muy baja,
voy a alzarte la cara".
voy a alzarte la cara".
06:06
That's awkward and not OK,
150
354520
1256
Eso es incómodo y no está bien,
06:07
and so we end up having to build
these new social norms
these new social norms
151
355800
2616
y así construimos
estas nuevas normas sociales
estas nuevas normas sociales
06:10
around using these systems.
152
358440
2216
al usar estos sistemas.
06:12
Similarly, as you start
feeling like it's your body,
feeling like it's your body,
153
360680
3416
De forma similar a como uno
siente que es su cuerpo,
siente que es su cuerpo,
06:16
you start noticing things like,
"Oh, my robot is kind of short."
"Oh, my robot is kind of short."
154
364120
3696
uno comienzas a notar cosas como,
"Oh, mi robot es bajito".
"Oh, mi robot es bajito".
06:19
Dallas would say things to me --
he was six-foot tall --
he was six-foot tall --
155
367840
2656
Dallas me decía que
medía 1.80 m,
medía 1.80 m,
06:22
and we would take him via robot
to cocktail parties and things like that,
to cocktail parties and things like that,
156
370520
3456
y lo llevaban a cócteles y cosas así,
06:26
as you do,
157
374000
1216
como lo hacen Uds.,
06:27
and the robot was about five-foot-tall,
which is close to my height.
which is close to my height.
158
375240
3336
y el robot medía aproximadamente 1.5 m,
que es más o menos mi altura.
que es más o menos mi altura.
06:30
And he would tell me,
159
378600
1216
Y él me dijo,
06:31
"You know, people are not
really looking at me.
really looking at me.
160
379840
2536
"Sabes, la gente realmente
no me está mirando.
no me está mirando.
06:34
I feel like I'm just looking
at this sea of shoulders,
at this sea of shoulders,
161
382400
2696
Siento que solo estoy viendo
este mar de hombros
este mar de hombros
06:37
and it's just -- we need a taller robot."
162
385120
1976
y necesitamos un robot más alto".
06:39
And I told him,
163
387120
1256
Y le dije,
06:40
"Um, no.
164
388400
1296
"Mmm no.
Tienes que caminar
en mis zapatos solo hoy.
en mis zapatos solo hoy.
06:41
You get to walk in my shoes for today.
165
389720
1936
06:43
You get to see what it's like
to be on the shorter end of the spectrum."
to be on the shorter end of the spectrum."
166
391680
3536
Podrás ver lo que es estar en
el extremo más corto del espectro".
el extremo más corto del espectro".
06:47
And he actually ended up building
a lot of empathy for that experience,
a lot of empathy for that experience,
167
395240
3376
Y en realidad él generó
mucha empatía con esa experiencia,
mucha empatía con esa experiencia,
06:50
which was kind of great.
168
398640
1256
lo cual fue genial.
06:51
So when he'd come visit in person,
169
399920
1656
Y cuando vino de visita en persona,
06:53
he no longer stood over me
as he was talking to me,
as he was talking to me,
170
401600
2416
ya no se izaba ante
mí mientras me hablaba,
mí mientras me hablaba,
06:56
he would sit down
and talk to me eye to eye,
and talk to me eye to eye,
171
404040
2096
se sentaba y me hablaba cara a cara,
06:58
which was kind of a beautiful thing.
172
406160
1736
lo que fue algo hermoso.
06:59
So we actually decided
to look at this in the laboratory
to look at this in the laboratory
173
407920
2656
Y decidimos ver esto en el laboratorio
y ver qué otras diferencias podrían
hacer cosas como la altura del robot.
hacer cosas como la altura del robot.
07:02
and see what others kinds of differences
things like robot height would make.
things like robot height would make.
174
410600
3656
Y la mitad de las personas en nuestro
estudio usaron un robot más bajo,
estudio usaron un robot más bajo,
07:06
And so half of the people in our study
used a shorter robot,
used a shorter robot,
175
414280
2856
07:09
half of the people in our study
used a taller robot
used a taller robot
176
417160
2416
la otra mitad en nuestro estudio
usaron un robot más alto.
usaron un robot más alto.
07:11
and we actually found
that the exact same person
that the exact same person
177
419600
2256
Y comprobamos que
exactamente la misma persona
exactamente la misma persona
07:13
who has the exact same body
and says the exact same things as someone,
and says the exact same things as someone,
178
421880
3336
con el mismo cuerpo que dice
las mismas cosas que alguien,
las mismas cosas que alguien,
07:17
is more persuasive
and perceived as being more credible
and perceived as being more credible
179
425240
2616
es más persuasivo y
se percibe como más creíble
se percibe como más creíble
07:19
if they're in a taller robot form.
180
427880
1656
si lo emite un robot de talla más alta.
07:21
It makes no rational sense,
181
429560
1816
No tiene sentido racional,
07:23
but that's why we study psychology.
182
431400
1696
por eso estudiamos psicología.
07:25
And really, you know,
the way that Cliff Nass would put this
the way that Cliff Nass would put this
183
433120
2856
Y realmente, la forma
en que Cliff Nass pondría esto
en que Cliff Nass pondría esto
07:28
is that we're having to deal
with these new technologies
with these new technologies
184
436000
3016
es que tenemos que lidiar
con estas nuevas tecnologías
con estas nuevas tecnologías
07:31
despite the fact
that we have very old brains.
that we have very old brains.
185
439040
2736
a pesar del hecho de
tener cerebros muy viejos.
tener cerebros muy viejos.
La psicología humana no cambia
a la misma velocidad que la tecnología
a la misma velocidad que la tecnología
07:33
Human psychology is not changing
at the same speed that tech is
at the same speed that tech is
186
441800
2976
y siempre jugamos a alcanzarla,
07:36
and so we're always playing catch-up,
187
444800
1816
tratando de dar
sentido a este mundo
sentido a este mundo
07:38
trying to make sense of this world
188
446640
1656
en el que estas cosas autónomas
funcionan alrededor.
funcionan alrededor.
07:40
where these autonomous things
are running around.
are running around.
189
448320
2336
Por lo general, las cosas que hablan
son personas, no máquinas.
son personas, no máquinas.
07:42
Usually, things that talk are people,
not machines, right?
not machines, right?
190
450680
2736
07:45
And so we breathe a lot of meaning
into things like just height of a machine,
into things like just height of a machine,
191
453440
4576
Y otorgamos mucho significado a cosas
como la altura de una máquina,
como la altura de una máquina,
07:50
not a person,
192
458040
1256
no una persona,
07:51
and attribute that
to the person using the system.
to the person using the system.
193
459320
2360
y a atribuir eso a la persona
que usa el sistema.
que usa el sistema.
07:55
You know, this, I think,
is really important
is really important
194
463120
2216
Creo que esto es realmente importante
07:57
when you're thinking about robotics.
195
465360
1736
cuando se piensa en robótica.
07:59
It's not so much about reinventing humans,
196
467120
2096
No se trata tanto de
reinventar a los humanos,
reinventar a los humanos,
08:01
it's more about figuring out
how we extend ourselves, right?
how we extend ourselves, right?
197
469240
3136
se trata más de averiguar
cómo nos extendemos, ¿verdad?
cómo nos extendemos, ¿verdad?
08:04
And we end up using things
in ways that are sort of surprising.
in ways that are sort of surprising.
198
472400
2976
Y terminamos usando cosas
de una manera sorprendente.
de una manera sorprendente.
08:07
So these guys can't play pool
because the robots don't have arms,
because the robots don't have arms,
199
475400
4256
Y estos tipos no pueden jugar al billar
porque los robots no tienen brazos,
porque los robots no tienen brazos,
08:11
but they can heckle the guys
who are playing pool
who are playing pool
200
479680
2336
pero pueden coordinar
a los tipos que están jugando al billar
a los tipos que están jugando al billar
08:14
and that can be an important thing
for team bonding,
for team bonding,
201
482040
3176
y eso puede ser algo importante
para la unión de equipo,
para la unión de equipo,
08:17
which is kind of neat.
202
485240
1296
que sea algo ordenado.
08:18
People who get really good
at operating these systems
at operating these systems
203
486560
2496
Los que se vuelvan
muy buenos operando estos sistemas
muy buenos operando estos sistemas
08:21
will even do things
like make up new games,
like make up new games,
204
489080
2056
incluso harán cosas
como inventar juegos nuevos,
como inventar juegos nuevos,
08:23
like robot soccer
in the middle of the night,
in the middle of the night,
205
491160
2136
como el fútbol robot
en el medio de la noche,
en el medio de la noche,
08:25
pushing the trash cans around.
206
493320
1456
empujando los botes de basura.
08:26
But not everyone's good.
207
494800
1576
Pero no todos lo hacen bien.
08:28
A lot of people have trouble
operating these systems.
operating these systems.
208
496400
2496
Mucha gente tiene problemas
para manejar estos sistemas.
para manejar estos sistemas.
08:30
This is actually a guy
who logged into the robot
who logged into the robot
209
498920
2256
Este es un tipo que inició
sesión vía robot
sesión vía robot
08:33
and his eyeball was turned
90 degrees to the left.
90 degrees to the left.
210
501200
2376
y su globo ocular giró 90 grados
hacia la izquierda.
hacia la izquierda.
08:35
He didn't know that,
211
503600
1256
Él no sabía eso,
así que terminó
dando golpes por la oficina,
dando golpes por la oficina,
08:36
so he ended up just bashing
around the office,
around the office,
212
504880
2176
corriendo hacia las mesas de
las personas, sintiéndose muy avergonzado,
las personas, sintiéndose muy avergonzado,
08:39
running into people's desks,
getting super embarrassed,
getting super embarrassed,
213
507080
2616
08:41
laughing about it --
his volume was way too high.
his volume was way too high.
214
509720
2336
riendo nervioso
con un volumen demasiado alto.
con un volumen demasiado alto.
08:44
And this guy here
in the image is telling me,
in the image is telling me,
215
512080
2136
Y este tipo aquí
en la imagen me está diciendo,
en la imagen me está diciendo,
08:46
"We need a robot mute button."
216
514240
2096
"Necesitamos un botón
para silenciar al robot".
para silenciar al robot".
08:48
And by that what he really meant
was we don't want it to be so disruptive.
was we don't want it to be so disruptive.
217
516360
3496
Y con eso quiso decir que no
quería que fuera tan molesto.
quería que fuera tan molesto.
08:51
So as a robotics company,
218
519880
1616
Y, como compañía de robótica,
08:53
we added some obstacle
avoidance to the system.
avoidance to the system.
219
521520
2456
añadimos funciones
para evitar obstáculos al sistema.
para evitar obstáculos al sistema.
08:56
It got a little laser range finder
that could see the obstacles,
that could see the obstacles,
220
524000
3056
Tenía un pequeño buscador láser
con el que veía los obstáculos,
con el que veía los obstáculos,
08:59
and if I as a robot operator
try to say, run into a chair,
try to say, run into a chair,
221
527080
3136
y si yo, como operadora del robot decía,
ve hacia la silla,
ve hacia la silla,
09:02
it wouldn't let me,
it would just plan a path around,
it would just plan a path around,
222
530240
2496
no lo haría, solo planearía
un camino alternativo,
un camino alternativo,
09:04
which seems like a good idea.
223
532760
1856
lo que parece ser una buena idea.
09:06
People did hit fewer obstacles
using that system, obviously,
using that system, obviously,
224
534640
3176
La gente golpeó menos obstáculos
usando ese sistema, obviamente,
usando ese sistema, obviamente,
09:09
but actually, for some of the people,
225
537840
2096
pero en realidad, a algunas personas,
les tomó mucho más tiempo superar
nuestra carrera de obstáculos,
nuestra carrera de obstáculos,
09:11
it took them a lot longer
to get through our obstacle course,
to get through our obstacle course,
226
539960
2856
09:14
and we wanted to know why.
227
542840
1560
y queríamos saber por qué.
09:17
It turns out that there's
this important human dimension --
this important human dimension --
228
545080
3056
Existe esta importante
dimensión humana:
dimensión humana:
09:20
a personality dimension
called locus of control,
called locus of control,
229
548160
2296
una dimensión de la personalidad
llamada locus de control.
llamada locus de control.
09:22
and people who have
a strong internal locus of control,
a strong internal locus of control,
230
550480
3136
Y las personas con
un fuerte locus interno de control,
un fuerte locus interno de control,
09:25
they need to be the masters
of their own destiny --
of their own destiny --
231
553640
3056
necesitan ser dueños de su propio destino:
09:28
really don't like giving up control
to an autonomous system --
to an autonomous system --
232
556720
3096
realmente no les gusta ceder
el control a un sistema autónomo,
el control a un sistema autónomo,
09:31
so much so that they will
fight the autonomy;
fight the autonomy;
233
559840
2136
tanto que lucharán contra la autonomía;
09:34
"If I want to hit that chair,
I'm going to hit that chair."
I'm going to hit that chair."
234
562000
3096
"Si quiero golpear esa silla,
voy a golpear esa silla".
voy a golpear esa silla".
09:37
And so they would actually suffer
from having that autonomous assistance,
from having that autonomous assistance,
235
565120
3616
Y ellos realmente sufrirían
de tener esa asistencia autónoma,
de tener esa asistencia autónoma,
09:40
which is an important thing for us to know
236
568760
2576
lo que es importante saber para nosotros,
09:43
as we're building increasingly
autonomous, say, cars, right?
autonomous, say, cars, right?
237
571360
3296
ya que estamos construyendo autos
cada vez más autónomos, por ejemplo.
cada vez más autónomos, por ejemplo.
09:46
How are different people going
to grapple with that loss of control?
to grapple with that loss of control?
238
574680
3360
¿Cómo van a lidiar las personas
con esa pérdida de control?
con esa pérdida de control?
09:50
It's going to be different
depending on human dimensions.
depending on human dimensions.
239
578880
2696
Va a ser diferente
según las dimensiones humanas.
según las dimensiones humanas.
09:53
We can't treat humans
as if we're just one monolithic thing.
as if we're just one monolithic thing.
240
581600
3496
No podemos tratar a los humanos
como un ente monolítico.
como un ente monolítico.
09:57
We vary by personality, by culture,
241
585120
2416
Variamos por personalidad, por cultura,
09:59
we even vary by emotional state
moment to moment,
moment to moment,
242
587560
2456
incluso variamos por estado emocional
momento a momento.
momento a momento.
10:02
and being able to design these systems,
243
590040
1976
Y al diseñar estos sistemas,
10:04
these human-robot interaction systems,
244
592040
2296
estos sistemas de
interacción humano-robot,
interacción humano-robot,
10:06
we need to take into account
the human dimensions,
the human dimensions,
245
594360
2736
debemos tener en cuenta
las dimensiones humanas,
las dimensiones humanas,
10:09
not just the technological ones.
246
597120
1720
no solo las tecnológicas.
10:11
Along with a sense of control
also comes a sense of responsibility.
also comes a sense of responsibility.
247
599640
4296
Con una sensación de control, también
surge un sentido de responsabilidad.
surge un sentido de responsabilidad.
10:15
And if you were a robot operator
using one of these systems,
using one of these systems,
248
603960
2856
Y si fueran operadores de robots
usando uno de estos sistemas,
usando uno de estos sistemas,
10:18
this is what the interface
would look like.
would look like.
249
606840
2056
así se vería la interfaz.
10:20
It looks a little bit like a video game,
250
608920
1936
Se parece un poco a un videojuego,
10:22
which can be good because
that's very familiar to people,
that's very familiar to people,
251
610880
2976
lo que puede ser bueno porque
resulta muy familiar a las personas,
resulta muy familiar a las personas,
10:25
but it can also be bad
252
613880
1216
pero también puede ser malo
10:27
because it makes people feel
like it's a video game.
like it's a video game.
253
615120
2456
porque hace que las personas
sientan que es un videojuego.
sientan que es un videojuego.
10:29
We had a bunch of kids
over at Stanford play with the system
over at Stanford play with the system
254
617600
2856
Tuvimos un montón de niños
en Stanford jugando con el sistema
en Stanford jugando con el sistema
10:32
and drive the robot
around our office in Menlo Park,
around our office in Menlo Park,
255
620480
2456
conduciendo el robot
por nuestra oficina en Menlo Park,
por nuestra oficina en Menlo Park,
10:34
and the kids started saying things like,
256
622960
1936
y los niños decían cosas como,
10:36
"10 points if you hit that guy over there.
20 points for that one."
20 points for that one."
257
624920
3176
"10 puntos si das a ese tipo de ahí.
20 puntos por eso".
20 puntos por eso".
10:40
And they would
chase them down the hallway.
chase them down the hallway.
258
628120
2016
Y los perseguían por el pasillo.
10:42
(Laughter)
259
630160
1016
(Risas)
10:43
I told them, "Um, those are real people.
260
631200
1936
Les dije, "Esas personas son reales.
10:45
They're actually going to bleed
and feel pain if you hit them."
and feel pain if you hit them."
261
633160
3296
Realmente sangrarán y
sentirán dolor si los golpean".
sentirán dolor si los golpean".
10:48
And they'd be like, "OK, got it."
262
636480
1616
Y contestaban: "Bien, lo entendí".
10:50
But five minutes later,
they would be like,
they would be like,
263
638120
2056
Pero cinco minutos después decían,
10:52
"20 points for that guy over there,
he just looks like he needs to get hit."
he just looks like he needs to get hit."
264
640200
3616
"20 puntos para ese tipo de allí,
parece que necesita algún golpe".
parece que necesita algún golpe".
10:55
It's a little bit
like "Ender's Game," right?
like "Ender's Game," right?
265
643840
2136
Es un poco como "El juego de Ender".
10:58
There is a real world on that other side
266
646000
1936
Hay un mundo real en ese otro lado
y creo que es nuestra responsabilidad,
como personas que diseñan esas interfaces,
como personas que diseñan esas interfaces,
10:59
and I think it's our responsibility
as people designing these interfaces
as people designing these interfaces
267
647960
3416
11:03
to help people remember
268
651400
1256
ayudar a la gente a recordar
11:04
that there's real consequences
to their actions
to their actions
269
652680
2256
que hay consecuencias reales
de sus acciones
de sus acciones
11:06
and to feel a sense of responsibility
270
654960
2296
y obtener un sentido de responsabilidad
11:09
when they're operating
these increasingly autonomous things.
these increasingly autonomous things.
271
657280
3280
cuando se están operando
estas cosas cada vez más autónomas.
estas cosas cada vez más autónomas.
11:13
These are kind of a great example
272
661840
2296
Esto es un gran ejemplo
11:16
of experimenting with one
possible robotic future,
possible robotic future,
273
664160
3256
de experimentar
con un posible futuro robótico,
con un posible futuro robótico,
11:19
and I think it's pretty cool
that we can extend ourselves
that we can extend ourselves
274
667440
3856
y creo que es genial
que podamos extendernos
que podamos extendernos
11:23
and learn about the ways
that we extend ourselves
that we extend ourselves
275
671320
2336
y aprender de las formas
cómo nos extendemos
cómo nos extendemos
11:25
into these machines
276
673680
1216
en estas máquinas
11:26
while at the same time
being able to express our humanity
being able to express our humanity
277
674920
2696
y al mismo tiempo
expresar nuestra humanidad
expresar nuestra humanidad
11:29
and our personality.
278
677640
1216
y nuestra personalidad.
11:30
We also build empathy for others
279
678880
1576
También construimos empatía para otros
11:32
in terms of being
shorter, taller, faster, slower,
shorter, taller, faster, slower,
280
680480
3216
en términos de ser más bajo,
más alto, más rápido, más lento,
más alto, más rápido, más lento,
11:35
and maybe even armless,
281
683720
1416
y tal vez incluso sin brazos,
11:37
which is kind of neat.
282
685160
1336
que es algo estupendo.
11:38
We also build empathy
for the robots themselves.
for the robots themselves.
283
686520
2536
También generamos empatía
para los mismos robots.
para los mismos robots.
Este es uno de mis robots favoritos
11:41
This is one of my favorite robots.
284
689080
1656
11:42
It's called the Tweenbot.
285
690760
1456
Se llama Tweenbot.
11:44
And this guy has a little flag that says,
286
692240
1976
Y este lleva una banderita
que dice:
que dice:
11:46
"I'm trying to get
to this intersection in Manhattan,"
to this intersection in Manhattan,"
287
694240
2576
"Estoy tratando de llegar
a este cruce en Manhattan"
a este cruce en Manhattan"
11:48
and it's cute and rolls
forward, that's it.
forward, that's it.
288
696840
2776
y es lindo y rueda, eso es todo.
11:51
It doesn't know how to build a map,
it doesn't know how to see the world,
it doesn't know how to see the world,
289
699640
3456
No sabe cómo construir un mapa,
no sabe cómo ver el mundo,
no sabe cómo ver el mundo,
11:55
it just asks for help.
290
703120
1256
solo pide ayuda.
11:56
The nice thing about people
291
704400
1336
Lo bueno de las personas
11:57
is that it can actually depend
upon the kindness of strangers.
upon the kindness of strangers.
292
705760
3096
es que realmente puede depender
de la bondad de los extraños.
de la bondad de los extraños.
12:00
It did make it across the park
to the other side of Manhattan --
to the other side of Manhattan --
293
708880
3896
Lo hicieron cruzar el parque
al otro lado de Manhattan,
al otro lado de Manhattan,
12:04
which is pretty great --
294
712800
1256
lo que es bastante bueno,
12:06
just because people would pick it up
and point it in the right direction.
and point it in the right direction.
295
714080
3456
solo porque las personas lo recogen
y lo orientan en la dirección correcta.
y lo orientan en la dirección correcta.
12:09
(Laughter)
296
717560
936
(Risas)
12:10
And that's great, right?
297
718520
1256
Y eso es genial, ¿verdad?
12:11
We're trying to build
this human-robot world
this human-robot world
298
719800
2696
Estamos tratando de construir
este mundo humano-robot
este mundo humano-robot
12:14
in which we can coexist
and collaborate with one another,
and collaborate with one another,
299
722520
3416
en el que podemos convivir y
colaborar el uno con el otro,
colaborar el uno con el otro,
y no hay que ser completamente autónomos
y hacer cosas solo por nuestra cuenta.
y hacer cosas solo por nuestra cuenta.
12:17
and we don't need to be fully autonomous
and just do things on our own.
and just do things on our own.
300
725960
3376
12:21
We actually do things together.
301
729360
1496
De hecho, hacemos cosas juntos.
12:22
And to make that happen,
302
730880
1256
Y para que eso suceda,
12:24
we actually need help from people
like the artists and the designers,
like the artists and the designers,
303
732160
3256
en realidad, necesitamos ayuda de personas
como los artistas y los diseñadores,
como los artistas y los diseñadores,
12:27
the policy makers, the legal scholars,
304
735440
1856
los políticos, los juristas,
12:29
psychologists, sociologists,
anthropologists --
anthropologists --
305
737320
2216
psicólogos, sociólogos, antropólogos,
12:31
we need more perspectives in the room
306
739560
1816
necesitamos más perspectivas en la sala
12:33
if we're going to do the thing
that Stu Card says we should do,
that Stu Card says we should do,
307
741400
2976
si vamos a hacer lo que Stu Card dice
que debemos hacer,
que debemos hacer,
12:36
which is invent the future
that we actually want to live in.
that we actually want to live in.
308
744400
3936
que es inventar el futuro
en el que realmente queremos vivir.
en el que realmente queremos vivir.
12:40
And I think we can continue to experiment
309
748360
2656
Y creo que podemos
continuar experimentando
continuar experimentando
12:43
with these different
robotic futures together,
robotic futures together,
310
751040
2176
con estos diferentes
futuros robóticos juntos,
futuros robóticos juntos,
12:45
and in doing so, we will end up
learning a lot more about ourselves.
learning a lot more about ourselves.
311
753240
4680
y al hacerlo, terminaremos aprendiendo
mucho más sobre nosotros mismos.
mucho más sobre nosotros mismos.
12:50
Thank you.
312
758720
1216
Gracias.
12:51
(Applause)
313
759960
2440
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Leila Takayama - Social scientistLeila Takayama conducts research on human-robot interaction.
Why you should listen
Leila Takayama is an acting associate professor of Psychology at the University of California, Santa Cruz, where she founded and leads the Re-Embodied Cognition Lab. Her lab examines how people make sense of, interact with, and relate to new technologies. Prior to academia, she was a researcher at GoogleX and Willow Garage, where she developed a taste for working alongside engineers, designers, animators, and more. Her interdisciplinary research continues in her current work on what happens when people interact with robots and through robots.
Takayama is a World Economic Forum Global Futures Council Member and Young Global Leader. In 2015, she was presented the IEEE Robotics & Automation Society Early Career Award. In 2012, she was named a TR35 winner and one of the 100 most creative people in business by Fast Company. She completed her PhD in Communication at Stanford University in 2008, advised by Professor Clifford Nass. She also holds a PhD minor in Psychology from Stanford, a master's degree in Communication from Stanford, and bachelor's of arts degrees in Psychology and Cognitive Science from UC Berkeley (2003). During her graduate studies, she was a research assistant in the User Interface Research (UIR) group at Palo Alto Research Center (PARC).
Photo: Melissa DeWitt
Leila Takayama | Speaker | TED.com