ABOUT THE SPEAKER
Rodney Brooks - Roboticist
Rodney 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.

 
More profile about the speaker
Rodney Brooks | Speaker | TED.com
TED2013

Rodney Brooks: Why we will rely on robots

Rodney Brooks: Perché ci affideremo ai robot

Filmed:
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Gli allarmisti giocano sull'idea che i robot sostituiranno le persone sul lavoro. In realtà possono diventare i nostri collaboratori principali, lasciandoci più tempo per sfide meno meccaniche e banali. Rodney Brooks sottolinea quando prezioso possa essere nel momento in cui il numero di adulti in età da lavoro cala e il numero di pensionati cresce. Ci presenta Baxter, il robot con gli occhi che si muovono e la braccia che reagiscono al tatto, che potrebbero lavorare a fianco delle persone anziane, e imparare anche ad aiutarle in casa.
- Roboticist
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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Well, ArthurArthur C. ClarkeClarke,
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1300
Arthur C. Clarke,
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a famousfamoso sciencescienza fictionfinzione writerscrittore from the 1950s,
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2310
3195
un famoso scrittore di fantascienza degli anni 50,
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said that, "We overestimatesopravvalutare technologytecnologia in the shortcorto termtermine,
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disse che, "Sopravvalutiamo la tecnologia nel breve termine,
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and we underestimatesottovalutare it in the long termtermine."
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e la sottovalutiamo nel lungo termine."
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And I think that's some of the fearpaura that we see
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E credo che sia per un po' della paura che abbiamo
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about jobslavori disappearingscomparendo from artificialartificiale intelligenceintelligenza and robotsrobot.
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sulla perdita di posti di lavoro per colpa dell'intelligenza artificiale e dei robot,
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That we're overestimatingsopravvalutando the technologytecnologia in the shortcorto termtermine.
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2667
che stiamo sopravvalutando la tecnologia nel breve termine.
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But I am worriedpreoccupato whetherse we're going to get the technologytecnologia we need in the long termtermine.
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21993
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Ma non so se avremo la tecnologia necessaria nel lungo termine, e sono preoccupato.
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Because the demographicsdemografici are really going to leavepartire us with lots of jobslavori that need doing
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5714
Perché i dati demografici ci lasceranno molti lavori che andranno fatti
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and that we, our societysocietà, is going to have to be builtcostruito on the shouldersle spalle of steelacciaio of robotsrobot in the futurefuturo.
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33085
5375
e che noi, la nostra società, in futuro dovremo far fare a robot.
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So I'm scaredimpaurito we won'tnon lo farà have enoughabbastanza robotsrobot.
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Ho paura che non avremo abbastanza robot.
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But fearpaura of losingperdere jobslavori to technologytecnologia has been around for a long time.
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4639
Ma la paura di perdere posti di lavoro a favore della tecnologia esiste da molto tempo.
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Back in 1957, there was a SpencerSpencer TracyTracy, KatharineKatharine HepburnHepburn moviefilm.
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3952
Nel 1957 c'era un film con Spencer Tracy e Katharine Hepburn.
01:01
So you know how it endedconclusa up,
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1448
Sapete come va a finire,
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SpencerSpencer TracyTracy broughtportato a computercomputer, a mainframemainframe computercomputer of 1957, in
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51325
4086
Spencer Tracy porta un computer, un mainframe del 1957,
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to help the librariansbibliotecari.
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55411
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per aiutare i bibliotecari.
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The librariansbibliotecari in the companyazienda would do things like answerrisposta for the executivesdirigenti,
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I bibliotecari dell'azienda fanno cose come rispondere a domande dei dirigenti del tipo,
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"What are the namesnomi of Santa'sDi Santa reindeerRenna?"
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3837
"Come si chiamano le renne di Babbo Natale?"
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And they would look that up.
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1185
E loro cercano.
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And this mainframemainframe computercomputer was going to help them with that joblavoro.
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Il mainframe li aiuta a farlo.
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Well of coursecorso a mainframemainframe computercomputer in 1957 wasn'tnon era much use for that joblavoro.
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4083
Certo, un mainframe del 1957 non era molto utile per questo lavoro.
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The librariansbibliotecari were afraidimpaurito theirloro jobslavori were going to disappearscomparire.
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3150
I bibliotecari avevano paura che i loro lavori sparissero.
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But that's not what happenedè accaduto in factfatto.
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ma in realtà non è quello che è successo.
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The numbernumero of jobslavori for librariansbibliotecari increasedè aumentato for a long time after 1957.
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5255
Il numero di posti di bibliotecario è cresciuto per molto tempo dopo il 1957.
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It wasn'tnon era untilfino a the InternetInternet cameè venuto into playgiocare,
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3114
È stato solo con l'arrivo di internet,
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the webweb cameè venuto into playgiocare and searchricerca enginesmotori cameè venuto into playgiocare
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2533
del web e dei motori di ricerca
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that the need for librariansbibliotecari wentandato down.
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che la richiesta di bibliotecari è calata.
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And I think everyonetutti from 1957 totallytotalmente underestimatedsottovalutato
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E credo che tutti nel 1957 hanno sottostimato
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the levellivello of technologytecnologia we would all carrytrasportare around in our handsmani and in our pocketstasche todayoggi.
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4760
il livello di tecnologia che ci saremmo portati in tasca oggi.
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And we can just askChiedere: "What are the namesnomi of Santa'sDi Santa reindeerRenna?" and be told instantlyimmediatamente --
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Possiamo semplicemente chiedere: "Come si chiamano le renne di Babbo Natale?" e ottenere una risposta immediata --
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or anything elsealtro we want to askChiedere.
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105360
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o qualunque altra cosa vogliamo chiedere.
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By the way, the wagessalari for librariansbibliotecari wentandato up fasterPiù veloce
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Tra l'altro, lo stipendio medio dei bibliotecari è cresciuto più velocemente
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than the wagessalari for other jobslavori in the U.S. over that samestesso time periodperiodo,
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degli stipendi per altri lavori negli Stati Uniti nello stesso periodo,
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because librariansbibliotecari becamedivenne partnerspartner of computerscomputer.
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perché i bibliotecari hanno collaborato con i computer.
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ComputersComputer becamedivenne toolsutensili, and they got more toolsutensili that they could use
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2883
I computer sono diventati strumenti, e in quel periodo avevano più strumenti
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and becomediventare more effectiveefficace duringdurante that time.
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da usare per diventare più efficaci.
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SameStesso thing happenedè accaduto in officesuffici.
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La stessa cosa è accaduta negli uffici.
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Back in the oldvecchio daysgiorni, people used spreadsheetsfogli di calcolo.
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2298
Ai vecchi tempi, la gente usava i fogli di calcolo.
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SpreadsheetsFogli di calcolo were spreaddiffusione sheetslenzuola of papercarta,
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I fogli di calcolo erano fogli di carta,
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and they calculatedcalcolato by handmano.
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su cui si calcolava a mano.
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But here was an interestinginteressante thing that cameè venuto alonglungo.
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Ma ecco arrivare una cosa interessante.
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With the revolutionrivoluzione around 1980 of P.C.'s'S,
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2290
Con la rivoluzione dei PC intorno agli anni '80,
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the spreadsheetfoglio elettronico programsprogrammi were tunedsintonizzato for officeufficio workerslavoratori,
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i programmi di calcolo erano studiati per gli impiegati,
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not to replacesostituire officeufficio workerslavoratori,
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non per sostituire gli impiegati,
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but it respectedrispettata officeufficio workerslavoratori as beingessere capablecapace of beingessere programmersprogrammatori.
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ma rispettava gli impiegati come capaci programmatori.
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So officeufficio workerslavoratori becamedivenne programmersprogrammatori of spreadsheetsfogli di calcolo.
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Gli impiegati sono diventati programmatori di fogli di calcolo.
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It increasedè aumentato theirloro capabilitiescapacità.
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Ha aumentato le loro capacità.
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They no longerpiù a lungo had to do the mundanemondano computationscalcoli,
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Non dovevano più usare i comuni metodi di calcolo,
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but they could do something much more.
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potevano fare molto di più.
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Now todayoggi, we're startingdi partenza to see robotsrobot in our livesvite.
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Oggi cominciamo a vedere i robot nelle nostre vite.
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On the left there is the PackBotPackBot from iRobotiRobot.
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Sulla sinistra c'è il PackBot di iRobot.
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When soldierssoldati cameè venuto acrossattraverso roadsideciglio della strada bombsbombe in IraqIraq and AfghanistanAfghanistan,
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3432
Quando i soldati individuano una bomba in Iraq o in Afghanistan,
03:00
insteadanziché of puttingmettendo on a bombbomba suitcompleto da uomo and going out and pokingfrugando with a stickbastone,
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invece di mettere un giubbotto antiesplosivi e andare a stuzzicarla con un bastoncino,
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as they used to do up untilfino a about 2002,
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come si usava fare fino al 2002,
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they now sendinviare the robotrobot out.
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174943
1408
ora mandano fuori il robot.
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So the robotrobot takes over the dangerouspericoloso jobslavori.
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176351
2143
Quindi un robot si fa carico dei lavori pericolosi.
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On the right are some TUGsRimorchiatori from a companyazienda calledchiamato AethonAethon in PittsburghPittsburgh.
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178494
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Sulla destra ci sono dei TUG di un'azienda chiamata Aethon a Pittsburgh.
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These are in hundredscentinaia of hospitalsospedali acrossattraverso the U.S.
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183012
2297
Sono in centinaia di ospedali negli Stati Uniti.
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And they take the dirtysporco sheetslenzuola down to the laundryservizio lavanderia.
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185309
2740
Portano le lenzuola sporche in lavanderia.
03:20
They take the dirtysporco dishespiatti back to the kitchencucina.
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188049
1876
Prendono i piatti sporchi e li riportano in cucina.
03:21
They bringportare the medicinesfarmaci up from the pharmacyfarmacia.
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189925
2085
Portano le medicine dalla farmacia.
03:24
And it freeslibera up the nursesinfermieri and the nurse'sdell'infermiera aidesaides
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192010
2945
Libera le infermiere e gli aiuto-infermieri
03:26
from doing that mundanemondano work of just mechanicallymeccanicamente pushingspingendo stuffcose around
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194955
3665
dal fare le cose banali o dallo spingere meccanicamente in giro la roba
03:30
to spendtrascorrere more time with patientspazienti.
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198620
2073
per passare più tempo con i pazienti.
03:32
In factfatto, robotsrobot have becomediventare sortordinare of ubiquitousonnipresente in our livesvite in manymolti waysmodi.
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200693
4699
Di fatto, i robot sono diventati onnipresenti nelle nostre vite.
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But I think when it comesviene to factoryfabbrica robotsrobot, people are sortordinare of afraidimpaurito,
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205392
5268
Ma quando si tratta di robot da catena di montaggio, la gente ha un po' di paura,
03:42
because factoryfabbrica robotsrobot are dangerouspericoloso to be around.
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210660
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perché i robot aziendali sono pericolosi.
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In orderordine to programprogramma them, you have to understandcapire six-dimensionalSei-dimensionale vectorsvettori and quaternionsquaternioni.
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214767
4825
Per poterli programmare bisogna capire i vettori a sei dimensioni e i quaternioni.
03:51
And ordinaryordinario people can't interactinteragire with them.
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219592
3150
La gente normale non può interagirvi.
03:54
And I think it's the sortordinare of technologytecnologia that's goneandato wrongsbagliato.
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222742
2619
Credo che sia quel tipo di tecnologia che è andata storta.
03:57
It's displacedsfollati the workerlavoratore from the technologytecnologia.
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225361
3633
Ha rimosso il consumatore dalla tecnologia.
04:00
And I think we really have to look at technologiestecnologie
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228994
3099
E credo che dovremmo veramente cercare le tecnologie
04:04
that ordinaryordinario workerslavoratori can interactinteragire with.
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232093
2102
con cui le persone normali possono interagire.
04:06
And so I want to tell you todayoggi about BaxterBaxter, whichquale we'venoi abbiamo been talkingparlando about.
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234195
3680
Quindi oggi voglio raccontarvi di Baxter, di cui abbiamo parlato.
04:09
And BaxterBaxter, I see, as a way -- a first waveonda of robotrobot
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237875
4245
E credo che Baxter sia la prima ondata di robot
04:14
that ordinaryordinario people can interactinteragire with in an industrialindustriale settingambientazione.
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242120
4290
con cui la gente normale può interagire in un contesto industriale.
04:18
So BaxterBaxter is up here.
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246410
1533
Baxter è qui sopra.
04:19
This is ChrisChris HarbertHarbert from RethinkRipensare il RoboticsRobotica.
77
247943
2816
Questo è Chris Harbert della Rethink Robotics.
04:22
We'veAbbiamo got a conveyornastro trasportatore there.
78
250759
1536
Là abbiamo un nastro traportatore
04:24
And if the lightingilluminazione isn't too extremeestremo --
79
252295
2851
Se la luce non è troppo forte --
04:27
AhAh, ahah! There it is. It's pickedraccolto up the objectoggetto off the conveyornastro trasportatore.
80
255146
4046
Eccolo qui. Prende gli oggetti dal nastro.
04:31
It's going to come bringportare it over here and put it down.
81
259192
2850
Li porterà qui e li metterà giù.
04:34
And then it'llsara go back, reachraggiungere for anotherun altro objectoggetto.
82
262042
3299
E poi tornerà indietro, prenderà un altro oggetto.
04:37
The interestinginteressante thing is BaxterBaxter has some basicdi base commonComune sensesenso.
83
265341
3848
La cosa interessante è che Baxter ha un buonsenso di base.
04:41
By the way, what's going on with the eyesocchi?
84
269189
2221
Tra l'altro, cosa succede con gli occhi?
04:43
The eyesocchi are on the screenschermo there.
85
271410
1500
Gli occhi sono là sullo schermo.
04:44
The eyesocchi look aheadavanti where the robot'sdi robot going to movemossa.
86
272910
2749
Gli occhi guardano avanti dove il robot avanza.
04:47
So a personpersona that's interactinginteragendo with the robotrobot
87
275659
1868
Una persone che interagisce con il robot
04:49
understandscapisce where it's going to reachraggiungere and isn't surprisedsorpreso by its motionsmovimenti.
88
277527
3566
capisce fin dove arriverà e non si fa sorprendere dai suoi muovimenti.
04:53
Here ChrisChris tookha preso the objectoggetto out of its handmano,
89
281093
2817
Qui Chris gli ha portato via l'oggetto dalle mani,
04:55
and BaxterBaxter didn't go and try to put it down;
90
283910
2232
e Baxter non ha cercato di andare a rimetterlo a posto;
04:58
it wentandato back and realizedrealizzato it had to get anotherun altro one.
91
286142
2352
è tornato indietro e si è reso conto che doveva andare a prenderne un altro.
05:00
It's got a little bitpo of basicdi base commonComune sensesenso, goesva and pickspicconi the objectsoggetti.
92
288494
3167
Ha un po' di buonsenso, va e prende gli oggetti.
05:03
And Baxter'sDi Baxter safesicuro to interactinteragire with.
93
291661
1793
E si può interagire con lui in tutta sicurezza.
05:05
You wouldn'tno want to do this with a currentattuale industrialindustriale robotrobot.
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293454
2765
Non fareste una cosa del genere con un robot industriale di adesso
05:08
But with BaxterBaxter it doesn't hurtmale.
95
296219
2192
Ma con Baxter non ci si può far male.
05:10
It feelssi sente the forcevigore, understandscapisce that ChrisChris is there
96
298411
3898
Sente la forza, capisce che Chris è lì
05:14
and doesn't pushspingere throughattraverso him and hurtmale him.
97
302309
2852
e non lo spinge o lo urta.
05:17
But I think the mostmaggior parte interestinginteressante thing about BaxterBaxter is the userutente interfaceinterfaccia.
98
305161
3295
Ma credo che la cosa più interessante di Baxter sia l'interfaccia utente.
05:20
And so ChrisChris is going to come and grabafferrare the other armbraccio now.
99
308456
3346
Chris verrà a prendere la sua altra mano adesso.
05:23
And when he grabsAfferra an armbraccio, it goesva into zero-forcezero-forza gravity-compensatedcompensazione di gravità modemodalità
100
311802
5414
Quando afferra un braccio, va in modalità forza zero gravità compensata
05:29
and graphicsgrafica come up on the screenschermo.
101
317216
2076
e i grafici vengono fuori sullo schermo.
05:31
You can see some iconsicone on the left of the screenschermo there for what was about its right armbraccio.
102
319292
4534
Potete vedere delle icone sulla parte sinistra dello schermo con quello che succede al suo braccio destro.
05:35
He's going to put something in its handmano, he's going to bringportare it over here,
103
323826
2794
Gli metterà qualcosa in mano e lo porterà qui,
05:38
pressstampa a buttonpulsante and let go of that thing in the handmano.
104
326620
5022
premerà un bottone e lascerà andare l'oggetto che ha in mano.
05:43
And the robotrobot figuresfigure out, ahah, he mustdovere mean I want to put stuffcose down.
105
331642
4568
Il robot capisce: vuol dire che deve mettere giù le cose.
05:48
It putsmette a little iconicona there.
106
336210
1700
Mette lì una piccola icona.
05:49
He comesviene over here, and he getsprende the fingersdita to graspcomprensione togetherinsieme,
107
337910
5911
Viene qui, unisce le dita,
05:55
and the robotrobot infersdeduce, ahah, you want an objectoggetto for me to pickraccogliere up.
108
343821
3922
e il robot deduce che vogliamo che prenda un oggetto.
05:59
That putsmette the greenverde iconicona there.
109
347743
1799
Mette là l'icona verde.
06:01
He's going to mapcarta geografica out an areala zona of where the robotrobot should pickraccogliere up the objectoggetto from.
110
349542
4995
Mapperà l'area in cui il robot dovrà prendere l'oggetto.
06:06
It just movessi muove it around, and the robotrobot figuresfigure out that was an areala zona searchricerca.
111
354537
4790
Si muove in giro, e il robot capisce che era un'area di ricerca.
06:11
He didn't have to selectselezionare that from a menumenu.
112
359327
1876
Non ha dovuto selezionarlo da un menu.
06:13
And now he's going to go off and traintreno the visualvisivo appearanceaspetto of that objectoggetto
113
361203
3157
E ora andrà a formare l'aspetto visivo di quell'oggetto
06:16
while we continueContinua talkingparlando.
114
364360
1716
mentre continuiamo a parlare.
06:18
So as we continueContinua here,
115
366076
2212
Andando avanti,
06:20
I want to tell you about what this is like in factoriesfabbriche.
116
368288
2171
voglio dirvi come funziona in fabbrica.
06:22
These robotsrobot we're shippingspedizione everyogni day.
117
370459
1484
Consegniamo questi robot tutti i giorni.
06:23
They go to factoriesfabbriche around the countrynazione.
118
371943
1550
Vanno in fabbriche di tutto il paese.
06:25
This is MildredMildred.
119
373493
1182
Questa è Mildred.
06:26
Mildred'sDi Mildred a factoryfabbrica workerlavoratore in ConnecticutConnecticut.
120
374675
1566
Mildred è un'operaia del Connecticut.
06:28
She's workedlavorato on the linelinea for over 20 yearsanni.
121
376241
2379
Ha lavorato in catena di montaggio per 20 anni.
06:30
One hourora after she saw her first industrialindustriale robotrobot,
122
378620
3343
Un'ora dopo aver visto il primo robot industriale,
06:33
she had programmedprogrammato it to do some taskscompiti in the factoryfabbrica.
123
381963
3060
lo aveva programmato per eseguire alcuni compiti in fabbrica.
06:37
She decideddeciso she really likedè piaciuto robotsrobot.
124
385023
2431
Ha deciso che i robot le piacevano molto.
06:39
And it was doing the simplesemplice repetitiveripetitive taskscompiti that she had had to do beforehandin anticipo.
125
387454
4670
Faceva i compiti semplici e ripetitivi che lei faceva prima di allora.
06:44
Now she's got the robotrobot doing it.
126
392124
1838
Ora li fa il robot.
06:45
When we first wentandato out to talk to people in factoriesfabbriche
127
393962
2564
Quando siamo andati a parlare per la prima volta con gli operai
06:48
about how we could get robotsrobot to interactinteragire with them better,
128
396526
2834
su come fare interagire meglio i robot con loro,
06:51
one of the questionsle domande we askedchiesto them was,
129
399360
1566
una delle domande che abbiamo fatto era,
06:52
"Do you want your childrenbambini to work in a factoryfabbrica?"
130
400926
2445
"Volete che i vostri figli lavorino in fabbrica?"
06:55
The universaluniversale answerrisposta was "No, I want a better joblavoro than that for my childrenbambini."
131
403371
4372
La risposta unanime è stata, "No,voglio che abbiano un lavoro migliore."
06:59
And as a resultrisultato of that, MildredMildred is very typicaltipico
132
407743
3377
Di conseguenza, Mildred rappresenta bene
07:03
of today'sdi oggi factoryfabbrica workerslavoratori in the U.S.
133
411120
1855
gli operai americani di oggi.
07:04
They're olderpiù vecchio, and they're gettingottenere olderpiù vecchio and olderpiù vecchio.
134
412975
2185
Sono più vecchi, e diventano sempre più vecchi.
07:07
There aren'tnon sono manymolti younggiovane people comingvenuta into factoryfabbrica work.
135
415160
2565
Non ci sono molti giovani che vengono in fabbrica.
07:09
And as theirloro taskscompiti becomediventare more onerousonerose on them,
136
417725
3316
E diventando i compiti più onerosi,
07:13
we need to give them toolsutensili that they can collaboratecollaborare with,
137
421041
3093
dobbiamo dare loro strumenti con cui possano collaborare,
07:16
so that they can be partparte of the solutionsoluzione,
138
424134
1810
in modo che siano parte della soluzione,
07:17
so that they can continueContinua to work and we can continueContinua to produceprodurre in the U.S.
139
425944
4851
in modo che possano continuare a lavorare e che possiamo continuare a produrre negli Stati Uniti.
07:22
And so our visionvisione is that MildredMildred who'schi è the linelinea workerlavoratore
140
430795
4065
La nostra visione è che Mildred che lavora alla catena di montaggio
07:26
becomesdiventa MildredMildred the robotrobot trainerallenatore.
141
434860
2917
diventi Mildred la programmatrice di robot.
07:29
She liftsascensori her gamegioco,
142
437777
1145
Fa un passo avanti,
07:30
like the officeufficio workerslavoratori of the 1980s liftedsollevato theirloro gamegioco of what they could do.
143
438922
4587
come hanno fatto gli impiegati degli anni '80.
07:35
We're not givingdando them toolsutensili that they have to go and studystudia for yearsanni and yearsanni in orderordine to use.
144
443509
4084
Non diamo loro strumenti che devono studiare per anni prima di capire.
07:39
They're toolsutensili that they can just learnimparare how to operateoperare in a fewpochi minutesminuti.
145
447593
3444
Sono strumenti che possono imparare ad usare in qualche minuto.
07:43
There's two great forcesforze that are bothentrambi volitionalvolitiva but inevitableinevitabile.
146
451037
4789
Ci sono due grandi forze sia intenzionali che inevitabili.
07:47
That's climateclima changemodificare and demographicsdemografici.
147
455826
2377
Sono i cambiamenti climatici e la demografia.
07:50
DemographicsDati demografici is really going to changemodificare our worldmondo.
148
458203
2667
La demografia cambierà veramente il mondo.
07:52
This is the percentagepercentuale of adultsadulti who are workinglavoro ageetà.
149
460870
3962
Questa è una percentuale di adulti in età da lavoro.
07:56
And it's goneandato down slightlyleggermente over the last 40 yearsanni.
150
464832
1963
È leggermente scesa negli ultimi 40 anni.
07:58
But over the nextIl prossimo 40 yearsanni, it's going to changemodificare dramaticallydrammaticamente, even in ChinaCina.
151
466795
3880
Ma nei prossimi 40 anni, cambierà drammaticamente, anche in Cina.
08:02
The percentagepercentuale of adultsadulti who are workinglavoro ageetà dropsgocce dramaticallydrammaticamente.
152
470675
5327
La percentuale di adulti in età da lavoro precipita.
08:08
And turnedtrasformato up the other way, the people who are retirementpensionamento ageetà goesva up very, very fastveloce,
153
476002
5090
E girato nell'altro senso, la gente in età pensionabile cresce molto rapidamente,
08:13
as the babybambino boomersboomers get to retirementpensionamento ageetà.
154
481092
4337
quando i baby boomer arrivano alla pensione.
08:17
That meanssi intende there will be more people with fewermeno socialsociale securitysicurezza dollarsdollari
155
485429
3548
Significa che ci saranno più persone con meno soldi nel sistema previdenziale
08:20
competingcompetere for servicesServizi.
156
488977
2633
che competono per i servizi.
08:23
But more than that, as we get olderpiù vecchio we get more frailfragile
157
491610
4051
Non è tutto, diventando più vecchi, diventiamo più fragili
08:27
and we can't do all the taskscompiti we used to do.
158
495661
2249
e non possiamo fare tutto quello che facevamo.
08:29
If we look at the statisticsstatistica on the agesevo of caregiversoperatori sanitari,
159
497910
3713
Se guardiamo le statistiche sull'età degli assistenti
08:33
before our eyesocchi those caregiversoperatori sanitari are gettingottenere olderpiù vecchio and olderpiù vecchio.
160
501623
4470
stanno diventando sempre più vecchi.
08:38
That's happeningavvenimento statisticallystatisticamente right now.
161
506093
1999
Statisticamente, sta accadendo adesso.
08:40
And as the numbernumero of people who are olderpiù vecchio, abovesopra retirementpensionamento ageetà and gettingottenere olderpiù vecchio, as they increaseaumentare,
162
508092
5938
E con il crescere delle persone anziane oltre l'età pensionabile
08:46
there will be lessDi meno people to take carecura of them.
163
514030
2027
ci saranno meno persone per prendersi cura di loro.
08:48
And I think we're really going to have to have robotsrobot to help us.
164
516057
2619
Credo che avremo robot che ci aiuteranno.
08:50
And I don't mean robotsrobot in termscondizioni of companionscompagni.
165
518676
3235
E non intendo robot in termini di compagni.
08:53
I mean robotsrobot doing the things that we normallynormalmente do for ourselvesnoi stessi
166
521911
3281
Intendo robot che fanno cose che normalmente facciamo da soli
08:57
but get harderPiù forte as we get olderpiù vecchio.
167
525192
1669
ma che diventano difficili invecchiando.
08:58
GettingOttenere the groceriesSpaccio alimentare in from the carauto, up the stairsscale, into the kitchencucina.
168
526861
2865
Caricare la spesa in macchina, portarla su per le scale, in cucina.
09:01
Or even, as we get very much olderpiù vecchio,
169
529726
2395
O quando diventiamo molto vecchi,
09:04
drivingguida our carsautomobili to go visitvisita people.
170
532121
3088
guidare l'auto per andare a trovare qualcuno.
09:07
And I think roboticsRobotica gives people a chanceopportunità to have dignitydignità as they get olderpiù vecchio
171
535209
6367
Credo che la robotica dia alle persone la possibilità di affrontare la vecchiaia con dignità
09:13
by havingavendo controlcontrollo of the roboticrobotica solutionsoluzione.
172
541576
3549
controllando la soluzione robotica.
09:17
So they don't have to relyfare affidamento on people that are gettingottenere scarcerpiù scarse to help them.
173
545125
3385
Non devono affidarsi a persone che scarseggiano per aiutarle.
09:20
And so I really think that we're going to be spendingla spesa more time
174
548510
6892
Credo veramente che passeremo più tempo
09:27
with robotsrobot like BaxterBaxter
175
555402
2301
con robot come Baxter
09:29
and workinglavoro with robotsrobot like BaxterBaxter in our dailyquotidiano livesvite. And that we will --
176
557703
6694
a lavorare con robot come Baxter nella vita quotidiana.
09:36
Here, BaxterBaxter, it's good.
177
564397
2480
Bravo Baxter.
09:38
And that we will all come to relyfare affidamento on robotsrobot over the nextIl prossimo 40 yearsanni
178
566877
4244
E ci affideremo tutti ai robot nei prossimi 40 anni
09:43
as partparte of our everydayogni giorno livesvite.
179
571121
2166
come parte della nostra vita quotidiana.
09:45
ThanksGrazie very much.
180
573287
1294
Grazie infinite.
09:46
(ApplauseApplausi)
181
574581
2995
(Applausi)
Translated by Anna Cristiana Minoli
Reviewed by Fabio Avino

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ABOUT THE SPEAKER
Rodney Brooks - Roboticist
Rodney 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.

 
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Rodney Brooks | Speaker | TED.com