TEDxBerkeley
Ken Goldberg: 4 lessons from robots about being human
קן גולדברג: 4 לקחים שלמדתי מרובוטים על להיות אדם
Filmed:
Readability: 4.6
387,467 views
ככל שהרובוטים מטמיעים עצמם יותר ויותר בחיי היומיום שלנו, כך אנו נאלצים לבחון את עצמנו כבני-אדם. ב-TEDxBerkeley, קן גולדברג חולק ארבעה לקחים אנושיים ביותר שלמד מן העבודה עם רובוטים. (הוסרט ב-TEDxברקלי.)
Ken Goldberg - Roboticist
Ken Goldberg works reflect the intersection of robotics, social media, and art. Full bio
Ken Goldberg works reflect the intersection of robotics, social media, and art. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
I know this is going to sound strange,
0
577
2475
אני יודע שזה ישמע לכם מוזר,
00:18
but I think robots can inspire us
1
3052
3294
אבל לדעתי רובוטים יכולים להשפיע עלינו
00:22
to be better humans.
2
6346
2388
להיות בני-אדם טובים יותר.
00:24
See, I grew up in Bethlehem, Pennsylvania,
3
8734
3629
גדלתי בבית-לחם שבפנסילבניה,
00:28
the home of Bethlehem Steel.
4
12363
2321
ביתה של "פלדת בית-לחם".
00:30
My father was an engineer,
5
14684
2079
אבי היה מהנדס,
00:32
and when I was growing up, he would teach me
6
16763
2851
ובילדותי הוא לימד אותי
00:35
how things worked.
7
19614
1159
איך הדברים עובדים.
00:36
We would build projects together,
8
20773
2815
היינו בונים ביחד מיזמים,
00:39
like model rockets and slot cars.
9
23588
2792
כמו דגמים של טילים ומכוניות מסלול.
00:42
Here's the go-kart that we built together.
10
26380
3284
הנה העגלה שבנינו ביחד.
00:45
That's me behind the wheel,
11
29664
2219
זה אני, מאחורי ההגה,
00:47
with my sister and my best friend at the time,
12
31883
3819
עם אחותי
ועם החבר הכי טוב שלי אז,
ועם החבר הכי טוב שלי אז,
00:51
and one day,
13
35702
2123
ויום אחד,
00:53
he came home, when I was about 10 years old,
14
37825
3107
הוא בא הביתה,
כשהייתי בן 10,
כשהייתי בן 10,
00:56
and at the dinner table, he announced
15
40932
2304
ובזמן ארוחת הערב הוא הכריז
00:59
that for our next project, we were going to build a robot.
16
43236
6438
שעבור המיזם החדש שלנו
אנו נבנה רובוט.
אנו נבנה רובוט.
01:05
A robot.
17
49674
1109
רובוט.
01:06
Now, I was thrilled about this,
18
50783
2252
אני נורא התרגשתי,
01:08
because at school,
19
53035
1590
כי בבית הספר
01:10
there was a bully named Kevin,
20
54625
2075
היה בריון בשם קווין,
01:12
and he was picking on me
21
56700
2246
שהיה נטפל אלי
01:14
because I was the only Jewish kid in class.
22
58946
2414
כי הייתי הילד היהודי
היחיד בכיתה.
היחיד בכיתה.
01:17
So I couldn't wait to get started to work on this
23
61360
2813
אז חיכיתי בקוצר-רוח
להתחיל לעבוד על זה
להתחיל לעבוד על זה
01:20
so I could introduce Kevin to my robot. (Laughter)
24
64173
3822
כדי שאוכל להראות לקווין
את הרובוט שלי. [צחוק]
את הרובוט שלי. [צחוק]
01:23
(Robot noises)
25
67995
11063
[רעשי רובוט]
01:34
But that wasn't the kind of robot my dad had in mind.
26
79058
4875
אבל לא על רובוט כזה
אבי חשב.
אבי חשב.
01:39
See, he owned a chromium plating company,
27
83933
3728
תבינו, היתה לו חברה
לציפויי כרום,
לציפויי כרום,
01:43
and they had to move
28
87661
2176
והיה עליהם להעביר
01:45
heavy steel parts between tanks of chemicals,
29
89837
3096
חלקי פלדה כבדים
בין מיכלים של כימיקלים,
בין מיכלים של כימיקלים,
01:48
and so he needed an industrial robot like this
30
92933
3790
כך שהוא נזקק לרובוט תעשייתי
כמו זה
כמו זה
01:52
that could basically do the heavy lifting.
31
96723
3099
שיכול לבצע את ההרמה הקשה.
01:55
But my dad didn't get the kind of robot he wanted, either.
32
99822
3905
אבל גם אבי לא קיבל
את הרובוט בו רצה.
את הרובוט בו רצה.
01:59
He and I worked on it for several years,
33
103727
2597
הוא ואני עבדנו על זה
במשך כמה שנים,
במשך כמה שנים,
02:02
but it was the 1970s,
34
106324
1978
אבל זה היה בשנות ה-70,
02:04
and the technology that was available to amateurs
35
108302
2526
והטכנולוגיה שחובבים יכולים להשיג
02:06
just wasn't there yet.
36
110828
2657
עוד לא היתה קיימת.
02:09
So Dad continued to do this kind of work by hand,
37
113485
3745
אז אבא המשיך לעשות ידנית
את העבודה ההיא,
את העבודה ההיא,
02:13
and a few years later,
38
117230
2275
ואחרי כמה שנים,
02:15
he was diagnosed with cancer.
39
119505
4139
הוא אובחן כחולה סרטן.
02:19
You see, what the robot we were trying to build
40
123644
3305
אתם מבינים, הלקח שלו
מן הרובוט שניסינו לבנות
מן הרובוט שניסינו לבנות
02:22
was telling him was not about doing the heavy lifting.
41
126949
3267
לא היה קשור
בהרמת דברים כבדים.
בהרמת דברים כבדים.
02:26
It was a warning about his exposure to the toxic chemicals.
42
130216
4308
אלא אזהרה מפני החשיפה
לכימיקלים הרעילים.
לכימיקלים הרעילים.
02:30
He didn't recognize that at the time,
43
134524
2977
הוא לא חשב על כך בזמנו,
02:33
and he contracted leukemia,
44
137501
2139
והוא חלה בסרטן-דם,
02:35
and he died at the age of 45.
45
139640
3222
ונפטר בגיל 45.
02:38
I was devastated by this,
46
142862
2841
הייתי מוכה-צער,
02:41
and I never forgot the robot that he and I tried to build.
47
145703
4575
ומעולם לא שכחתי את הרובוט
שהוא ואני ניסינו לבנות.
שהוא ואני ניסינו לבנות.
02:46
When I was in college, I decided to study engineering, like him.
48
150278
4311
כשהייתי בקולג',
החלטתי ללמוד הנדסה, כמוהו.
החלטתי ללמוד הנדסה, כמוהו.
02:50
And I went to Carnegie Mellon, and I earned my PhD in robotics.
49
154589
4946
הלכתי לאונ' "קרגני מלון"
ועשיתי דוקטורט ברובוטיקה.
ועשיתי דוקטורט ברובוטיקה.
02:55
I've been studying robots ever since.
50
159535
3094
ומאז ועד היום
אני חוקר את נושא הרובוטים.
אני חוקר את נושא הרובוטים.
02:58
So what I'd like to tell you about
51
162629
1638
אז אני רוצה לספר לכם
03:00
are four robot projects
52
164267
2714
על ארבעה מיזמי רובוטיקה
03:02
and how they've inspired me to be a better human.
53
166981
7044
ואיך הם נתנו לי השראה
להיות אדם טוב יותר.
להיות אדם טוב יותר.
03:09
By 1993, I was a young professor at USC,
54
174025
5749
ב-1993 כבר הייתי מרצה צעיר
באוניברסיטת דרום-קליפורניה,
באוניברסיטת דרום-קליפורניה,
03:15
and I was just building up my own robotics lab,
55
179774
3037
ובדיוק אז הקמתי
מעבדת רובוטיקה משלי,
מעבדת רובוטיקה משלי,
03:18
and this was the year that the World Wide Web came out.
56
182811
3585
ובאותה השנה הופיעה
רשת האינטרנט.
רשת האינטרנט.
03:22
And I remember my students were the ones
57
186396
1176
ואני זוכר שהסטודנטים שלי היו אלה
03:23
who told me about it,
58
187572
1704
שסיפרו לי על כך.
03:25
and we would -- we were just amazed.
59
189276
2619
והיינו -- היינו מלאי פליאה.
03:27
We started playing with this, and that afternoon,
60
191895
3434
התחלנו להשתעשע עם זה,
ובאותו ערב,
ובאותו ערב,
03:31
we realized that we could use this new, universal interface
61
195329
3853
הבנו שאנו יכולים להשתמש
בממשק החדש והאוניברסלי הזה
בממשק החדש והאוניברסלי הזה
03:35
to allow anyone in the world
62
199182
2543
לאפשר לכל אדם בעולם
03:37
to operate the robot in our lab.
63
201725
3048
להפעיל את הרובוט שבמעבדה שלנו.
03:40
So, rather than have it fight or do industrial work,
64
204773
5708
אז במקום רובוט לוחם
או רובוט תעשייתי,
או רובוט תעשייתי,
03:46
we decided to build a planter,
65
210481
2486
החלטנו לבנות גנן,
03:48
put the robot into the center of it,
66
212967
1976
הצבנו את הרובוט באמצע,
03:50
and we called it the Telegarden.
67
214943
2353
קראנו לזה "טל-גן".
03:53
And we had put a camera in the gripper of the hand
68
217296
3603
הנחנו מצלמה במלפת של ידו
03:56
of the robot, and we wrote some special scripts
69
220899
2709
של הרובוט, וכתבנו כמה
קבצי-פקודות מיוחדים
קבצי-פקודות מיוחדים
03:59
and software so that anyone in the world could come in
70
223608
3161
וקצת תוכנה, כך שכל אחד בעולם
יכול לגשת
יכול לגשת
04:02
and by clicking on the screen
71
226769
2329
וע"י קליק על המסך
04:04
they could move the robot around
72
229098
2173
להניע את הרובוט במרחב
04:07
and visit the garden.
73
231271
2316
ולבקר בגינה.
04:09
But we also allowed, set up some other software
74
233587
3620
אבל פרט לכך,
בעזרת תוכנה נוספת,
בעזרת תוכנה נוספת,
04:13
that lets you participate and help us water the garden
75
237207
3419
איפשרנו לכם להשתתף
ולעזור לנו להשקות את הגן
ולעזור לנו להשקות את הגן
04:16
remotely, and if you water it a few times,
76
240626
3045
מרחוק, ומי שהשקה כמה פעמים,
04:19
we'd give you your own seed to plant.
77
243671
3585
זכה לשתול זרע משלו.
04:23
Now, this was a project, an engineering project,
78
247256
3271
זה היה מיזם, מיזם הנדסי,
04:26
and we published some papers on the design,
79
250527
2776
ופירסמנו כמה מאמרים
לגבי התכנון,
לגבי התכנון,
04:29
the system design of it, but we also thought of it
80
253303
2249
תכנון המערכות שלו,
אבל ראינו בו גם
אבל ראינו בו גם
04:31
as an art installation.
81
255552
3086
מיצב אמנותי.
04:34
It was invited, after the first year,
82
258638
2173
הוא הוזמן, אחרי השנה הראשונה,
04:36
by the Ars Electronica Museum in Austria
83
260811
3044
ע"י ה"ארס אלקטרוניקה מוזיאום" האוסטרי
04:39
to have it installed in their lobby,
84
263855
3000
להיות מותקן אצלם בכניסה,
04:42
and I'm happy to say it remained online there,
85
266855
2418
ואני שמח לומר
שהוא נותר שם, מקוון,
שהוא נותר שם, מקוון,
04:45
24 hours a day, for almost nine years.
86
269273
4983
24 שעות ביממה,
במשך כמעט תשע שנים.
במשך כמעט תשע שנים.
04:50
That robot was operated by more people
87
274256
3799
הרובוט הזה הופעל ע"י
יותר אנשים
יותר אנשים
04:53
than any other robot in history.
88
278055
3086
מכל רובוט אחר בהיסטוריה.
04:57
Now, one day,
89
281141
1554
ויום אחד
04:58
I got a call out of the blue
90
282695
2317
קיבלתי שיחת טלפון
בלתי-צפויה
בלתי-צפויה
05:00
from a student,
91
285012
2015
מסטודנט אחד,
05:02
who asked a very simple but profound question.
92
287027
4670
שהציג לי שאלה פשוטה מאד
אך מעמיקה.
אך מעמיקה.
05:07
He said, "Is the robot real?"
93
291697
4538
הוא שאל,
"האם הרובוט אמיתי?"
"האם הרובוט אמיתי?"
05:12
Now, everyone else had assumed it was,
94
296235
2765
כל היתר הניחו שכן.
05:14
and we knew it was because we were working with it.
95
299000
2331
ואנו ידענו זאת
כי עבדנו איתו.
כי עבדנו איתו.
05:17
But I knew what he meant,
96
301331
1540
אבל אני הבנתי את כוונתו,
05:18
because it would be possible to take a bunch of pictures
97
302871
2593
כי אפשר בהחלט
לצלם כמה תמונות
לצלם כמה תמונות
05:21
of flowers in a garden and then, basically, index them
98
305464
4361
של פרחים בגינה ולארגן אותם
05:25
in a computer system such that it would appear
99
309825
2229
במערכת מיחשוב
באופן שייראה
באופן שייראה
05:27
that there was a real robot when there wasn't.
100
312054
3074
כאילו שעושה זאת רובוט אמיתי,
בשעה שבעצם אין כזה.
בשעה שבעצם אין כזה.
05:31
And the more I thought about it, I couldn't think
101
315128
1241
וככל שחשבתי על כך,
לא עלתה בדעתי
לא עלתה בדעתי
05:32
of a good answer for how he could tell the difference.
102
316369
3551
תשובה טובה,
איך הוא יכול לזהות את ההבדל.
איך הוא יכול לזהות את ההבדל.
05:35
This was right about the time that I was offered a position
103
319920
2887
בערך אז הוצעה לי משרה
05:38
here at Berkeley,
104
322807
2073
כאן בברקלי.
05:40
and when I got here, I looked up Hubert Dreyfus,
105
324880
3552
כשהגעתי לכאן,
חיפשתי את יוברט דרייפוס,
חיפשתי את יוברט דרייפוס,
05:44
who's a world-renowned professor of philosophy,
106
328432
3665
פרופסור לפילוסופיה בעל פרסום עולמי,
05:47
and I talked with him about this, and he said,
107
332097
2374
ושחחתי איתו על כך,
והוא אמר,
והוא אמר,
05:50
"This is one of the oldest and most central problems
108
334471
3560
"זו אחת הבעיות הכי ותיקות
ומרכזיות בפילוסופיה.
ומרכזיות בפילוסופיה.
05:53
in philosophy. It goes back to the Skeptics,
109
338031
3602
היא הוצגה כבר
ע"י "אגודת הספקנים"
ע"י "אגודת הספקנים"
05:57
and up through Descartes.
110
341633
1960
ועד לדקארט.
05:59
It's the issue of epistemology,
111
343593
3170
זו סוגיה מתחום האפיסטמולוגיה,
06:02
the study of how do we know that something is true."
112
346763
3750
שחוקרת איך אנו יודעים
שמשהו הינו אמיתי."
שמשהו הינו אמיתי."
06:06
So he and I started working together,
113
350513
2223
אז הוא ואני
התחלנו לעבוד ביחד,
התחלנו לעבוד ביחד,
06:08
and we coined a new term: telepistemology,
114
352736
3041
וטבענו מושג חדש:
"טל-פיסטמולוגיה",
"טל-פיסטמולוגיה",
06:11
the study of knowledge at a distance.
115
355777
3526
חקר הידיעה מרחוק.
06:15
We invited leading artists, engineers,
116
359303
2752
הזמנו סטודנטים, מהנדסים
ופילוסופים בולטים
ופילוסופים בולטים
06:17
and philosophers to write essays about this,
117
362055
3064
לכתוב על כך מאמרים,
06:21
and the results, the results are collected in this book
118
365119
2340
והתוצאות נאספו בספר
06:23
from MIT Press.
119
367459
2621
שהוצא לאור ע"י
"אם-איי-טי פרס".
"אם-איי-טי פרס".
06:25
So thanks to this student who questioned
120
370080
2332
אז הודות לאותו סטודנט
שהטיל ספק
שהטיל ספק
06:28
what everyone else had assumed to be true,
121
372412
2803
במה שכולם קיבלו כמובן מאליו,
06:31
this project taught me an important lesson about life,
122
375215
4208
מיזם זה לימד אותי
לקח חשוב בנוגע לחיים,
לקח חשוב בנוגע לחיים,
06:35
which is to always question assumptions.
123
379423
4073
שהוא תמיד לפקפק בהנחות-יסוד.
06:39
Now, the second project I'll tell you about
124
383496
2648
המיזם השני עליו אספר לכם
06:42
grew out of the Telegarden.
125
386144
1879
צמח מה"טל-גן"
06:43
As it was operating, my students and I were very interested
126
388023
2576
במהלך הפעילות שלו,
הסטודנטים ואני התעניינו מאד
הסטודנטים ואני התעניינו מאד
06:46
in how people were interacting with each other
127
390599
2762
לראות איך אנשים
יצרו אינטראקציות ביניהם
יצרו אינטראקציות ביניהם
06:49
and what they were doing with the garden.
128
393361
1621
ומה הם עשו בגן.
06:50
So we started thinking, what if the robot could leave
129
394982
2262
אז התחלנו לחשוב,
מה אם הרובוט
מה אם הרובוט
06:53
the garden and go out into some other
130
397244
2083
ייצא מהגן ויילך
06:55
interesting environment?
131
399327
1992
לאיזו סביבה מעניינת אחרת?
06:57
Like, for example, what if it could go to a dinner party
132
401319
2179
למשל, יבוא לסעודה חגיגית
06:59
at the White House? (Laughter)
133
403498
5198
בבית הלבן?
[צחוק]
[צחוק]
07:04
So, because we were interested more in the system design
134
408696
2841
אז בגלל שהתעניינו יותר
בתכנון המערכת
בתכנון המערכת
07:07
and the user interface than in the hardware,
135
411537
3286
ובממשק המשתמש מאשר בחומרה,
07:10
we decided that, rather than have
136
414823
2034
החלטנו שבמקום
07:12
a robot replace the human to go to the party,
137
416857
3678
שרובוט יילך לאירוע
במקום בן-אדם,
במקום בן-אדם,
07:16
we'd have a human replace the robot.
138
420535
2843
יהיה אדם שיחליף את הרובוט.
07:19
We called it the Tele-Actor.
139
423378
2600
קראנו לו "טל-שחקן".
07:21
We got a human,
140
425978
2032
השגנו בן-אדם,
07:23
someone who's very outgoing and gregarious,
141
428010
3007
מישהי מוחצנת וחברותית מאד,
07:26
and she was outfitted with a helmet
142
431017
3142
התאימו לה קסדה
07:30
with various equipment, cameras and microphones,
143
434159
2570
עם כל מיני פריטי ציוד,
מצלמות ומיקרופונים,
מצלמות ומיקרופונים,
07:32
and then a backpack with wireless Internet connection,
144
436729
3740
ותרמיל-גב
עם חיבור אינטרנט אלחוטי,
עם חיבור אינטרנט אלחוטי,
07:36
and the idea was that she could go into a remote and
145
440469
3359
והרעיון היה שהיא תוכל ללכת
לאיזו סביבה מרוחקת
לאיזו סביבה מרוחקת
07:39
interesting environment, and then over the Internet,
146
443828
3815
ומעניינת, ודרך האינטרנט,
07:43
people could experience what she was experiencing,
147
447643
3151
אנשים יוכלו לחוות את החוויות שלה,
07:46
so they could see what she was seeing,
148
450794
2937
לראות את מה שהיא רואה,
07:49
but then, more importantly, they could participate
149
453731
3307
ויותר חשוב, יוכלו להשתתף,
07:52
by interacting with each other
150
457038
2948
ע"י אינטראקציות ביניהם,
07:55
and coming up with ideas about what she should do next
151
459986
3705
ולהעלות רעיונות
לגבי מה שהיא תעשה בהמשך
לגבי מה שהיא תעשה בהמשך
07:59
and where she should go,
152
463691
2216
ולאן כדאי שתלך,
08:01
and then conveying those to the Tele-Actor.
153
465907
3162
והם יעבירו אותם לטל-שחקנית.
08:04
So we got a chance to take the Tele-Actor
154
469069
2445
נפלה לידינו הזדמנות
לקחת את הטל-שחקנית
לקחת את הטל-שחקנית
08:07
to the Webby Awards in San Francisco,
155
471514
3615
לטקס פרסי "וובי" בסן-פרנציסקו,
08:11
and that year, Sam Donaldson was the host.
156
475129
4111
ובאותה שנה,
סם דונלדסון היה המנחה.
סם דונלדסון היה המנחה.
08:15
Just before the curtain went up, I had about 30 seconds
157
479240
3642
ממש לפני שהמסך עלה,
היו לי כ-30 שניות
היו לי כ-30 שניות
08:18
to explain to Mr. Donaldson what we were gonna do,
158
482882
4458
להסביר למר דונלדסון
מה אנו עומדים לעשות,
מה אנו עומדים לעשות,
08:23
and I said, "The Tele-Actor
159
487340
1864
ואמרתי, "הטל-שחקנית
08:25
is going to be joining you on stage,
160
489204
2456
תצטרף אליך על הבמה,
08:27
and this is a new experimental project,
161
491660
2198
זהו מיזם נסיוני חדש,
08:29
and people are watching her on their screens,
162
493858
2625
אנשים יצפו בה על המסכים שלהם,
08:32
and she's got -- there's cameras involved and there's
163
496483
2305
ויש לה--
יש בעסק כל מיני מצלמות ומיקרופונים
יש בעסק כל מיני מצלמות ומיקרופונים
08:34
microphones and she's got an earbud in her ear,
164
498788
2911
ויש לה אוזניה,
08:37
and people over the network are giving her advice
165
501699
1447
ואנשים מהאינטרנט יתנו לה עצות
08:39
about what to do next."
166
503146
1368
מה לעשות הלאה."
08:40
And he said, "Wait a second,
167
504514
3209
והוא אמר, "רק רגע,
08:43
that's what I do." (Laughter)
168
507723
6375
זו העבודה שלי."
[צחוק]
[צחוק]
08:49
So he loved the concept,
169
514098
1931
הרעיון מצא חן בעיניו,
08:51
and when the Tele-Actor walked onstage,
170
516029
2340
וכשהטל-שחקנית עלתה לבמה,
08:54
she walked right up to him, and she gave him a big kiss
171
518369
2821
היא ניגשה ישר אליו,
והעניקה לו נשיקה גדולה
והעניקה לו נשיקה גדולה
08:57
right on the lips. (Laughter)
172
521190
3106
על השפתיים.
[צחוק]
[צחוק]
09:00
We were totally surprised.
173
524296
1131
היינו מופתעים לגמרי.
09:01
We had no idea that would happen.
174
525427
2017
לא היה לנו מושג
שזה הולך לקרות.
שזה הולך לקרות.
09:03
And he was great. He just gave her a big hug in return,
175
527444
2692
והוא התנהג למופת.
הוא פשוט החזיר לה בחיבוק גדול,
הוא פשוט החזיר לה בחיבוק גדול,
09:06
and it worked out great.
176
530136
1769
והכל עבד מעולה.
09:07
But that night, as we were packing up,
177
531905
2064
אבל באותו לילה, כשארזנו,
09:09
I asked the Tele-Actor, how did the Tele-Directors
178
533969
3608
שאלתי את הטל-שחקנית
איך הטל-במאים
איך הטל-במאים
09:13
decide that they would give a kiss to Sam Donaldson?
179
537577
5558
החליטו על נשיקה לסם דונלדסון?
09:19
And she said they hadn't.
180
543135
2212
היא ענתה שהם לא,
09:21
She said, when she was just about to walk on stage,
181
545347
2434
שכאשר היא עמדה לצאת לבמה,
09:23
the Tele-Directors were still trying to agree on what to do,
182
547781
2312
הטל-במאים עדיין ניסו
להגיע להסכמה מה עושים,
להגיע להסכמה מה עושים,
09:25
and so she just walked on stage and did
183
550093
2407
אז היא פשוט יצאה לבמה
09:28
what felt most natural. (Laughter)
184
552500
5522
ועשתה מה שנראה לה הכי טבעי.
[צחוק]
[צחוק]
09:33
So, the success of the Tele-Actor that night
185
558022
3670
כך שההצלחה של הטל-שחקנית
באותו ערב,
באותו ערב,
09:37
was due to the fact that she was a wonderful actor.
186
561692
4373
נבעה מכך
שהיא היתה שחקנית מעולה
שהיא היתה שחקנית מעולה
09:41
She knew when to trust her instincts,
187
566065
2357
היא ידעה מתי לבטוח בחושים שלה,
09:44
and so that project taught me another lesson about life,
188
568422
3864
וכך המיזם הזה לימד אותי
לקח נוסף על החיים,
לקח נוסף על החיים,
09:48
which is that, when in doubt, improvise. (Laughter)
189
572286
6379
והוא: כשאתה בספק, תאלתר.
[צחוק]
[צחוק]
09:54
Now, the third project grew out of
190
578665
3080
המיזם השלישי התפתח
09:57
my experience when my father was in the hospital.
191
581745
4893
מחוויותי כשאבי היה בבית-חולים.
10:02
He was undergoing a treatment,
192
586638
2240
הוא עבר טיפולים,
10:04
chemotherapy treatments, and there's a related treatment
193
588878
3633
טיפולי כימותרפיה,
ואחד הטיפולים
ואחד הטיפולים
10:08
called brachytherapy, where tiny, radioactive seeds
194
592511
5048
קרוי "ברכיתרפיה",
ובו זרעים זעירים ורדיואקטיביים
ובו זרעים זעירים ורדיואקטיביים
10:13
are placed into the body to treat cancerous tumors.
195
597559
4211
מוכנסים לגוף כדי לטפל
בגידולים סרטניים.
בגידולים סרטניים.
10:17
And the way it's done, as you can see here,
196
601770
2097
וזה נעשה כך,
כפי שאתם רואים כאן,
כפי שאתם רואים כאן,
10:19
is that surgeons insert needles into the body
197
603867
4391
שהמנתחים מחדירים לגוף מחטים
10:24
to deliver the seeds, and all this,
198
608258
2592
כדי להכניס את הזרעים,
וכל זה,
וכל זה,
10:26
all these needles are inserted in parallel,
199
610850
3433
כל המחטים מוחדרות במקביל,
10:30
so it's very common that some of the needles
200
614283
2975
כך שקורה הרבה שכמה מהמחטים
10:33
penetrate sensitive organs, and as a result,
201
617258
4817
פוגעות באברים רגישים,
וכתוצאה מכך
וכתוצאה מכך
10:37
the needles damage these organs, cause damage
202
622075
5063
המחטים גורמות נזק לאברים אלה,
10:43
which leads to trauma and side effects.
203
627138
3487
שמביא לפציעה ולתופעות לוואי.
10:46
So my students and I wondered, what if we could
204
630625
2500
אז הסטודנטים שלי ואני תהינו
האם אנו יכולים
האם אנו יכולים
10:49
modify the system
205
633125
3485
לשנות את המערכת
10:52
so that the needles could come in at different angles?
206
636610
3785
כך שהמחטים יוחדרו בזוויות שונות?
10:56
So we simulated this, and we developed some
207
640395
2777
ביצענו הדמיה, ופיתחנו
10:59
optimization algorithms and we simulated this,
208
643172
2589
כמה אלגוריתמים של מיטוב
והרצנו הדמיה של זה,
והרצנו הדמיה של זה,
11:01
and we were able to show that we are able to avoid
209
645761
2277
והצלחנו להוכיח שאנו יכולים להימנע
11:03
the delicate organs and yet still achieve the coverage
210
648038
3767
מלפגוע באברים עדינים
ועדיין להשיג את מלוא הכיסוי
ועדיין להשיג את מלוא הכיסוי
11:07
of the tumors with the radiation.
211
651805
3508
של הגידולים בעזרת ההקרנה.
11:11
So now, we're working with doctors at UCSF
212
655313
3498
אז כעת אנו עובדים עם רופאים
באוניברסיטת קליפורניה
באוניברסיטת קליפורניה
11:14
and engineers at Johns Hopkins
213
658811
2696
ומהנדסים ב"ג'ון הופקינס"
11:17
and we're building a robot that has a number of,
214
661507
3582
על בניה של רובוט שיש לו כמה--
11:20
it's a specialized design with different joints that can allow
215
665089
3257
זהו עיצוב ייעודי בעל מיפרקים שונים
שיכולים לאפשר
שיכולים לאפשר
11:24
the needles to come in at an infinite variety of angles,
216
668346
4258
למחטים לחדור
במגוון אינסופי של זוויות,
במגוון אינסופי של זוויות,
11:28
and as you can see here, they can avoid delicate organs
217
672604
3166
וכפי שאתם רואים כאן, הן יכולות
להימנע מפגיעה באברים עדינים
להימנע מפגיעה באברים עדינים
11:31
and still reach the targets they're aiming for.
218
675770
4138
ועדיין להגיע למטרותיהן.
11:35
So, by questioning this assumption that all the needles
219
679908
3317
אז בכך שהטלנו ספק
בהנחת היסוד שכל המחטים
בהנחת היסוד שכל המחטים
11:39
have to be parallel, this project also taught me
220
683225
2945
צריכות להיות מקבילות,
גם המיזם הזה לימד אותי
גם המיזם הזה לימד אותי
11:42
an important lesson: When in doubt --
221
686170
3300
לקח חשוב: כשאתה בספק --
11:45
When your path is blocked, pivot.
222
689470
4367
כשהדרך שלך חסומה,
עשה תפנית.
עשה תפנית.
11:49
And the last project also has to do with medical robotics.
223
693837
4401
והמיזם האחרון קשור גם הוא
לרובוטיקה רפואית.
לרובוטיקה רפואית.
11:54
And this is something that's grown out of a system called
224
698238
4040
והפעם מדובר במשהו שצמח
מתוך מערכת בשם
מתוך מערכת בשם
11:58
the da Vinci surgical robot,
225
702278
3588
הרובוט הכירורגי "דה-וינצ'י",
12:01
and this is a commercially available device.
226
705866
2468
שהוא מתקן זמין מסחרית,
12:04
It's being used in over 2,000 hospitals around the world,
227
708334
3332
משתמשים בו ביותר
מ-2,000 בתי-חולים בעולם,
מ-2,000 בתי-חולים בעולם,
12:07
and the idea is it allows the surgeon
228
711666
2528
והרעיון הוא לאפשר למנתח
12:10
to operate comfortably in his own coordinate frame,
229
714194
4249
לפעול בנוחות
בגבולות הקואורדינציה שלו,
בגבולות הקואורדינציה שלו,
12:14
but many of the subtasks in surgery
230
718443
4991
אך רבות ממטלות המשנה בכירורגיה
12:19
are very routine and tedious, like suturing,
231
723434
3047
הן מאד שגרתיות ומשעממות,
כמו התפירה,
כמו התפירה,
12:22
and currently, all of these are performed
232
726481
2365
ולפי שעה, כולן מבוצעות
12:24
under the specific and immediate control of the surgeon,
233
728846
4420
תחת פיקוחו הספציפי והמיידי
של המנתח,
של המנתח,
12:29
so the surgeon becomes fatigued over time.
234
733266
2658
כך שעם הזמן, המנתח מתעייף.
12:31
And we've been wondering,
235
735924
1295
ואנחנו תהינו
12:33
what if we could program the robot
236
737219
2265
אם נוכל לתכנת את הרובוט
12:35
to perform some of these subtasks,
237
739484
2487
לבצע כמה ממטלות-משנה אלה,
12:37
and thereby free the surgeons to focus
238
741971
1720
ובכך לשחרר את המנתח,
והוא יוכל להתמקד
והוא יוכל להתמקד
12:39
on the more complicated parts of the surgery,
239
743691
2656
בחלקים המסובכים יותר של הניתוח,
12:42
and also cut down on the time that the surgery would take
240
746347
3248
וגם להפחית את משך הניתוח
12:45
if we could get the robot to do them a little bit faster?
241
749595
3023
אם נוכל לגרום לרובוט
לבצע אותם מעט יותר מהר.
לבצע אותם מעט יותר מהר.
12:48
Now, it's hard to program a robot to do delicate things
242
752618
2434
קשה לתכנת רובוט
לבצע פעולות עדינות כאלה,
לבצע פעולות עדינות כאלה,
12:50
like this, but it turns out my colleague, Pieter Abbeel,
243
755052
4079
אבל התברר שעמיתי, פיטר אביל,
12:55
who's here at Berkeley, has develeloped
244
759131
2416
שעובד כאן בברקלי, פיתח
12:57
a new set of techniques for teaching robots from example.
245
761547
5623
מערך חדש של טכניקות
להדרכת רובוטים לפי דוגמה.
להדרכת רובוטים לפי דוגמה.
13:03
So he's gotten robots to fly helicopters,
246
767170
2767
וכך הוא גרם לרובוטים
להטיס מסוקים,
להטיס מסוקים,
13:05
do incredibly interesting, beautiful acrobatics,
247
769937
3104
לבצע אקרובטיקה מעניינת ויפה להפליא,
13:08
by watching human experts fly them.
248
773041
2719
מתוך צפיה במומחים אנושיים
שמטיסים אותם.
שמטיסים אותם.
13:11
So we got one of these robots.
249
775760
2588
השגנו את אחד הרובוטים האלה.
13:14
We started working with Pieter and his students,
250
778348
2182
התחלנו לעבוד
עם פיטר והסטודנטים שלו
עם פיטר והסטודנטים שלו
13:16
and we asked a surgeon to perform
251
780530
2663
וביקשנו ממנתח אחד לבצע
13:19
a task, and what we do is we, with the robot,
252
783193
4451
מטלה מסוימת,
ומה שעשינו, עם הרובוט,
ומה שעשינו, עם הרובוט,
13:23
so what we're doing is asking the robot,
253
787644
2063
אנו מבקשים מהרובוט--
13:25
the surgeon to perform the task,
254
789707
1278
המנתח מבצע את המטלה,
13:26
and we record the motions of the robot.
255
790985
2272
ואנו מקליטים את תנועות הרובוט.
13:29
So here's an example. I'll use a figure eight,
256
793257
2128
הנה דוגמה.
אשתמש בצורת הספרה 8,
אשתמש בצורת הספרה 8,
13:31
tracing out a figure eight as an example.
257
795385
2240
ואעקוב אחרי צורת ה-8 כדוגמה.
13:33
So here's what it looks like when the robot,
258
797625
3630
כך זה נראה כשהרובוט--
13:37
this is what the robot's path looks like,
259
801255
2317
כך נראה התוואי של הרובוט,
13:39
those three examples.
260
803572
1174
אלו הן 3 דוגמאות.
13:40
Now, those are much better than what a novice
261
804746
2462
הן טובות בהרבה
ממה שחובבן כמוני
ממה שחובבן כמוני
13:43
like I could do, but they're still jerky and imprecise.
262
807208
4657
היה יכול לעשות,
אך הן עדיין קופצניות ולא מדויקות.
אך הן עדיין קופצניות ולא מדויקות.
13:47
So we record all these examples, the data,
263
811865
2072
אז אנו מתעדים את כל הדוגמאות האלה,
את כל הנתונים,
את כל הנתונים,
13:49
and then we go through a sequence of steps.
264
813937
3712
ואז מבצעים סדרה של שלבים.
13:53
First, we used a technique called dynamic time warping
265
817649
3632
ראשית אנו משתמשים בטכניקה
שקרויה "פיתול זמן דינמי",
שקרויה "פיתול זמן דינמי",
13:57
from speech recognition, and this allows us to
266
821281
2182
שקשורה בזיהוי דיבור,
וזה מאפשר לנו
וזה מאפשר לנו
13:59
temporally align all of the examples,
267
823463
2840
לארגן את כל הדוגמאות
מבחינת הזמנים,
מבחינת הזמנים,
14:02
and then we apply Kalman filtering,
268
826303
2929
ואז אנו מיישמים את "סינון קלמן",
14:05
a technique from control theory, that allows us
269
829232
2983
טכניקה מתיאוריית השליטה,
שמאפשרת לנו
שמאפשרת לנו
14:08
to statistically analyze all the noise
270
832215
2672
לנתח באופן סטטיסטי
את כל הרעש
את כל הרעש
14:10
and extract the desired trajectory that underlies them.
271
834887
6183
ולחלץ מתוכו את המסלול הרצוי.
14:16
Now, so what we're doing is that we take those
272
841070
1994
אז כעת אנו לוקחים
14:18
human demonstrations, they're all noisy and imperfect,
273
843064
2023
את ההדגמות האנושיות האלה,
שכולן רועשות ובלתי-מושלמות,
שכולן רועשות ובלתי-מושלמות,
14:20
and we extract from them an inferred task trajectory
274
845087
3091
ומחלצים מהן מסלול מטלה משוער
14:24
and control sequence for the robot.
275
848178
3003
ורצף בקרה עבור הרובוט.
14:27
We then execute that on the robot,
276
851181
2184
לאחר מכן אנו מריצים זאת
על הרובוט,
על הרובוט,
14:29
we observe what happens,
277
853365
2172
צופים במה שקורה,
14:31
then we adjust the controls using a sequence of techniques
278
855537
2662
ואחר מכווננים את הבקרות
בעזרת רצף טכניקות
בעזרת רצף טכניקות
14:34
called iterative learning.
279
858199
2930
הקרוי "לימוד דרך הישנות".
14:37
Then what we do is, we increase the velocity a little bit.
280
861129
3977
בשלב הבא אנו מעלים מעט
את המהירות.
את המהירות.
14:41
We observe the results, adjust the controls again,
281
865106
3563
צופים בתוצאות,
מכווננים שוב את הבקרות,
מכווננים שוב את הבקרות,
14:44
and observe what happens.
282
868669
2522
וצופים במה שקורה.
14:47
And we go through this several rounds.
283
871191
2136
אנו מבצעים זאת
במשך מספר מחזורים.
במשך מספר מחזורים.
14:49
And here's the result.
284
873327
1356
והנה התוצאה.
14:50
That's the inferred task trajectory,
285
874683
1845
זהו מסלול המטלה המשוער,
14:52
and here's the robot moving at the speed of the human.
286
876528
3463
והנה הרובוט נע במהירות אדם.
14:55
Here's four times the speed of the human.
287
879991
2442
כאן זה פי 4 מהירות אדם.
14:58
Here's seven times.
288
882433
2571
כאן - פי 7.
15:00
And here's the robot operating at 10 times
289
885004
3637
וכאן הרובוט פועל במהירות
גדולה פי 10
גדולה פי 10
15:04
the speed of the human.
290
888641
2200
ממהירות האדם.
15:06
So we're able to get a robot to perform a delicate task,
291
890841
2950
כך שאנו יכולים לגרום לרובוט
לבצע מטלה עדינה
לבצע מטלה עדינה
15:09
like a surgical subtask,
292
893791
3224
כמו מטלה כירורגית משנית,
15:12
at 10 times the speed of a human.
293
897015
3247
במהירות גבוהה פי 10
ממהירות אנושית.
ממהירות אנושית.
15:16
So this project also, because of its involved practicing
294
900262
4223
אז גם המיזם הזה,
בגלל התרגול והלמידה
בגלל התרגול והלמידה
15:20
and learning, doing something over and over again,
295
904485
2173
המעורבים בו,
ביצוע של משהו שוב ושוב,
ביצוע של משהו שוב ושוב,
15:22
this project also has a lesson, which is,
296
906658
2757
גם במיזם הזה טמון לקח, והוא,
15:25
if you want to do something well,
297
909415
3126
אם רוצים לעשות משהו היטב,
15:28
there's no substitute for practice, practice, practice.
298
912541
7948
אין תחליף לתרגול, תרגול, תרגול.
15:36
So these are four of the lessons that I've learned
299
920505
3120
ואלה ארבעה מהלקחים שלמדתי
15:39
from robots over the years,
300
923625
3127
מהרובוטים במרוצת השנים,
15:42
and robotics, the field of robotics has gotten much better
301
926752
5369
והרובוטיקה, תחום הרובוטיקה,
השתפר בהרבה
השתפר בהרבה
15:48
over time.
302
932121
2168
עם הזמן.
15:50
Nowadays, high school students can build robots
303
934289
2167
כיום תלמידי תיכון
יכולים לבנות רובוטים
יכולים לבנות רובוטים
15:52
like the industrial robot my dad and I tried to build.
304
936456
4025
כמו הרובוטים התעשייתיים
שאבי ואני ניסינו לבנות.
שאבי ואני ניסינו לבנות.
15:56
And now, I have a daughter,
305
940481
6982
והיום יש לי בת,
16:03
named Odessa.
306
947463
2386
בשם אודסה.
16:05
She's eight years old,
307
949849
1833
היא בת שמונה.
16:07
and she likes robots, too.
308
951682
2424
וגם היא אוהבת רובוטים.
16:10
Maybe it runs in the family. (Laughter)
309
954106
2414
אולי זה גנטי.
[צחוק]
[צחוק]
16:12
I wish she could meet my dad.
310
956520
3647
הלוואי ויכלה לפגוש את אבי.
16:16
And now I get to teach her how things work,
311
960167
2900
וכעת תורי ללמד אותה
איך הדברים פועלים,
איך הדברים פועלים,
16:18
and we get to build projects together, and I wonder
312
963067
2772
ואנו זוכים לבנות מיזמים ביחד,
ואני תוהה
ואני תוהה
16:21
what kind of lessons that she'll learn from them.
313
965839
4308
מהם הלקחים שהיא עתידה
ללמוד מהם.
ללמוד מהם.
16:26
Robots are the most human
314
970147
2607
הרובוטים הם הכי אנושיים
16:28
of our machines.
315
972754
2229
מכל המכונות שלנו.
16:30
They can't solve all of the world's problems,
316
974983
3085
הם לא יכולים לפתור
את כל בעיות העולם,
את כל בעיות העולם,
16:33
but I think they have something important to teach us.
317
978068
4358
אך לדעתי יש להם
משהו חשוב ללמד אותנו.
משהו חשוב ללמד אותנו.
16:38
I invite all of you to think about the innovations
318
982426
3343
אני מזמין את כולכם
לחשוב על החידושים
לחשוב על החידושים
16:41
that you're interested in,
319
985769
2675
שמעניינים אתכם,
16:44
the machines that you wish for,
320
988444
3216
על המכונות שהייתם רוצים לראות,
16:47
and think about what they might be telling you,
321
991660
3169
ולחשוב על מה עשוי להיות
המסר שלהן עבורכם,
המסר שלהן עבורכם,
16:50
because I have a hunch
322
994829
2063
כי יש לי הרגשה
16:52
that many of our technological innovations,
323
996892
2087
שרבים מהחידושים הטכנולוגיים שלנו,
16:54
the devices we dream about,
324
998979
2658
מהמכשירים שאנו חולמים עליהם,
16:57
can inspire us to be better humans.
325
1001637
3964
יכולים לתת לנו השראה
להיות יצורי-אנוש טובים יותר.
להיות יצורי-אנוש טובים יותר.
17:01
Thank you. (Applause)
326
1005601
3585
תודה לכם.
[מחיאות כפיים]
[מחיאות כפיים]
ABOUT THE SPEAKER
Ken Goldberg - RoboticistKen Goldberg works reflect the intersection of robotics, social media, and art.
Why you should listen
Ken Goldberg is a Professor of Industrial Engineering and Operations Research in Robotics, Automation, and New Media at UC Berkeley and holds a position at UC San Francisco Medical School where he researches medical applications for robotics. Born in Nigeria and raised in Bethlehem, Pennsylvania, Ken hold degrees in Electrical Engineering and Economics from the University of Pennsylvania and received his Ph.D. in Computer Science from Carnegie Mellon University. He is widely recognized as an engineer, a teacher, and an artist – receiving the Joseph F. Engelberger Robotics Award in 2000, the IEEE Major Educational Innovation Award in 2001, and Isadora Duncan Award in 2006 for his Ballet Mori project, performed by the San Francisco Ballet. His works have been exhibited at the Whitney Biennial in New York City, the Pompidou Centre in Paris, and the Ars Electronica in Linz. His book, The Robot in the Garden, was published in March of 2000 by the MIT Press.
Ken Goldberg | Speaker | TED.com