TED2017
Radhika Nagpal: What intelligent machines can learn from a school of fish
Радхика Нагпал: Чему искусственный интеллект может научиться у стаи рыб | Радхика Нагпал | TEDxVancouvernbc
Filmed:
Readability: 4.3
1,266,261 views
Научно-фантастические представления о будущем показывают нам, что ИИ создан для воспроизведения нашего образа мышления, но что, если вместо этого мы бы смоделировали его на подобии других видов интеллекта, найденных в природе? Инженер-робототехник Радхика Нагпал изучает коллективный интеллект насекомых и рыб, стремясь понять их правила взаимодействия. В своём дальновидном выступлении она представляет свою работу по созданию искусственной коллективной силы и предрекает будущее, в котором группы роботов работают вместе для создания барьеров для наводнений, опыления урожаев, наблюдения за коралловыми рифами и формирования созвездий спутников.
Это выступление записано на мероприятии TEDx, независимо организованном местным сообществом с использованием формата конференций TED. Узнайте больше на http://ted.com/tedx
Radhika Nagpal - Robotics engineer
Taking cues from bottom-up biological networks like those of social insects, Radhika Nagpal helped design an unprecedented “swarm” of ant-like robots. Full bio
Taking cues from bottom-up biological networks like those of social insects, Radhika Nagpal helped design an unprecedented “swarm” of ant-like robots. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
In my early days as a graduate student,
0
755
2015
В первые годы своего студенчества
00:14
I went on a snorkeling trip
off the coast of the Bahamas.
off the coast of the Bahamas.
1
2794
3555
я отправилась плавать с маской и трубкой
недалеко от Багамских островов.
недалеко от Багамских островов.
00:18
I'd actually never swum
in the ocean before,
in the ocean before,
2
6789
2949
До этого, на самом деле, я никогда
не плавала в океане,
не плавала в океане,
00:21
so it was a bit terrifying.
3
9762
1844
поэтому мне было немного страшновато.
00:24
What I remember the most is,
as I put my head in the water
as I put my head in the water
4
12016
3000
Что мне запомнилось больше всего,
когда я опустила голову в воду
когда я опустила голову в воду
00:27
and I was trying really hard
to breathe through the snorkel,
to breathe through the snorkel,
5
15040
4250
и пыталась усердно дышать через трубку,
00:31
this huge group
of striped yellow and black fish
of striped yellow and black fish
6
19314
5366
так это огромная стая
рыб в жёлто-чёрную полоску,
рыб в жёлто-чёрную полоску,
00:36
came straight at me ...
7
24704
1483
которая плыла прямо на меня...
00:38
and I just froze.
8
26817
1397
И я просто замерла.
00:40
And then, as if it had
suddenly changed its mind,
suddenly changed its mind,
9
28975
3613
И потом, как будто вдруг передумав,
00:44
came towards me
and then swerved to the right
and then swerved to the right
10
32612
2437
стая подплыла ко мне,
но вдруг резко свернула вправо
но вдруг резко свернула вправо
00:47
and went right around me.
11
35073
1515
и обогнула меня.
00:48
It was absolutely mesmerizing.
12
36920
1526
Это было просто завораживающе.
00:50
Maybe many of you
have had this experience.
have had this experience.
13
38470
2182
Возможно, многие из вас
побывали в такой ситуации.
побывали в такой ситуации.
00:53
Of course, there's the color
and the beauty of it,
and the beauty of it,
14
41239
3422
Конечно, я говорю про цвет, про красоту,
00:56
but there was also
just the sheer oneness of it,
just the sheer oneness of it,
15
44685
2928
но также и про единство,
00:59
as if it wasn't hundreds of fish
16
47637
2343
как будто это была не сотня рыб,
01:02
but a single entity
with a single collective mind
with a single collective mind
17
50004
3135
а единое целое с единым
коллективным разумом,
коллективным разумом,
01:05
that was making decisions.
18
53163
1507
который принимал решения.
01:07
When I look back, I think that experience
really ended up determining
really ended up determining
19
55666
3682
Когда я оглядываюсь назад, я думаю,
что тот опыт в результате определил
что тот опыт в результате определил
01:11
what I've worked on for most of my career.
20
59372
2222
мою будущую карьеру.
01:16
I'm a computer scientist,
21
64157
1280
Я учёный,
01:17
and the field that I work in
is artificial intelligence.
is artificial intelligence.
22
65461
2747
и я занимаюсь искусственным интеллектом.
01:20
And a key theme in AI
23
68639
1517
И ключевая тема в ИИ —
01:22
is being able to understand intelligence
by creating our own computational systems
by creating our own computational systems
24
70180
4443
это понимание разума
путём создания вычислительных систем,
путём создания вычислительных систем,
01:26
that display intelligence
the way we see it in nature.
the way we see it in nature.
25
74647
3253
которые демонстрируют разумное поведение,
как мы видим его в природе.
как мы видим его в природе.
01:30
Now, most popular views of AI, of course,
come from science fiction and the movies,
come from science fiction and the movies,
26
78467
4438
Самые популярные взгляды на ИИ, конечно,
приходят из научной фантастики и кино,
приходят из научной фантастики и кино,
01:34
and I'm personally a big Star Wars fan.
27
82929
2577
и я лично большой поклонник
«Звёздных войн».
«Звёздных войн».
01:38
But that tends to be a very human-centric
view of intelligence.
view of intelligence.
28
86501
3889
Но там, как правило, крайне
человеко-ориентированный вид интеллекта.
человеко-ориентированный вид интеллекта.
01:43
When you think of a fish school,
29
91144
2207
Когда вы думаете о стае рыб,
01:45
or when I think of a flock of starlings,
30
93375
2953
или когда я думаю о стае скворцов,
01:48
that feels like a really different
kind of intelligence.
kind of intelligence.
31
96352
3340
это похоже на совсем другой
вид интеллекта.
вид интеллекта.
01:52
For starters, any one fish is just so tiny
32
100945
3913
Во-первых, любая рыба просто крошечная
01:56
compared to the sheer size
of the collective,
of the collective,
33
104882
2887
по сравнению с размером целой стаи,
01:59
so it seems that any one individual
34
107793
3110
поэтому кажется,
что у каждой отдельной особи
что у каждой отдельной особи
02:02
would have a really limited
and myopic view of what's going on,
and myopic view of what's going on,
35
110927
2993
должен быть ограниченный
и близорукий взгляд на происходящее,
и близорукий взгляд на происходящее,
02:05
and intelligence
isn't really about the individual
isn't really about the individual
36
113944
2334
и что интеллект на самом деле
присущ не одной особи,
присущ не одной особи,
02:08
but somehow a property
of the group itself.
of the group itself.
37
116302
2677
а является свойством,
принадлежащим всей группе.
принадлежащим всей группе.
02:12
Secondly, and the thing
that I still find most remarkable,
that I still find most remarkable,
38
120118
3231
Во-вторых, и это то, что я всё ещё нахожу
наиболее примечательным:
наиболее примечательным:
02:15
is that we know that there are no leaders
supervising this fish school.
supervising this fish school.
39
123373
5032
мы знаем, что нет лидеров,
контролирующих эту рыбную стаю.
контролирующих эту рыбную стаю.
02:21
Instead, this incredible
collective mind behavior
collective mind behavior
40
129163
3501
Вместо этого невероятное
поведение коллективного разума
поведение коллективного разума
02:24
is emerging purely from the interactions
of one fish and another.
of one fish and another.
41
132688
4532
возникает исключительно из
взаимодействий одной рыбы с другой.
взаимодействий одной рыбы с другой.
02:29
Somehow, there are these interactions
or rules of engagement
or rules of engagement
42
137244
3968
Так или иначе, есть такие взаимодействия
или правила взаимодействия
или правила взаимодействия
02:33
between neighboring fish
43
141236
1755
между соседними рыбами,
02:35
that make it all work out.
44
143015
1467
позволяющие им действовать сообща.
02:37
So the question for AI then becomes,
45
145736
2651
Поэтому для ИИ возникает вопрос:
02:40
what are those rules of engagement
that lead to this kind of intelligence,
that lead to this kind of intelligence,
46
148411
4158
что это за правила взаимодействия,
приводящие к такому виду интеллекта,
приводящие к такому виду интеллекта,
02:44
and of course, can we create our own?
47
152593
1907
и можем ли мы создать свои собственные?
02:46
And that's the primary thing
that I work on with my team in my lab.
that I work on with my team in my lab.
48
154999
3587
И это основной вопрос, над которым
я и моя команда работаем в лаборатории.
я и моя команда работаем в лаборатории.
02:50
We work on it through theory,
49
158943
1637
Мы работаем с помощью теории,
02:52
looking at abstract rule systems
50
160604
2348
глядя на системы абстрактных правил
02:54
and thinking about
the mathematics behind it.
the mathematics behind it.
51
162976
2349
и размышляя о стоящей
за всем этим математике.
за всем этим математике.
02:57
We also do it through biology,
working closely with experimentalists.
working closely with experimentalists.
52
165897
4285
Мы также делаем это с помощью биологии,
тесно сотрудничая с экспериментаторами.
тесно сотрудничая с экспериментаторами.
03:02
But mostly, we do it through robotics,
53
170579
1953
Но в основном мы используем робототехнику,
03:04
where we try to create
our own collective systems
our own collective systems
54
172556
3904
где мы пытаемся создать
наши собственные коллективные системы,
наши собственные коллективные системы,
03:08
that can do the kinds of things
that we see in nature,
that we see in nature,
55
176484
2707
которые могут делать то,
что мы видим в природе,
что мы видим в природе,
03:11
or at least try to.
56
179215
1237
или по крайней мере приблизиться к этому.
03:13
One of our first robotic quests
along this line
along this line
57
181907
2804
Одной из наших первых задач
на пути робототехники
на пути робототехники
03:16
was to create our very own colony
of a thousand robots.
of a thousand robots.
58
184735
4045
было создание нашей собственной
колонии из тысячи роботов.
колонии из тысячи роботов.
03:21
So very simple robots,
59
189140
1334
Это очень простые роботы,
03:22
but they could be programmed
to exhibit collective intelligence,
to exhibit collective intelligence,
60
190498
3603
но их можно запрограммировать,
чтобы они проявляли коллективный разум,
чтобы они проявляли коллективный разум,
03:26
and that's what we were able to do.
61
194125
1729
и нам это удалось.
03:28
So this is what a single robot looks like.
62
196194
2032
Вот так выглядит один робот.
03:30
It's quite small,
about the size of a quarter,
about the size of a quarter,
63
198250
2523
Он довольно мал, размером с четвертак,
03:32
and you can program how it moves,
64
200797
2310
и вы можете программировать его движения,
03:35
but it can also wirelessly
communicate with other robots,
communicate with other robots,
65
203131
3416
но ещё он может поддерживать
беспроводную связь с другими роботами
беспроводную связь с другими роботами
03:38
and it can measure distances from them.
66
206571
2167
и измерять расстояние до них.
03:40
And so now we can start to program
exactly an interaction,
exactly an interaction,
67
208762
3476
Итак, теперь мы можем начать
программировать общение,
программировать общение,
03:44
a rule of engagement between neighbors.
68
212262
2094
или правила взаимодействия между соседями.
03:46
And once we have this system,
69
214713
1894
И как только мы создадим эту систему,
03:48
we can start to program many
different kinds of rules of engagement
different kinds of rules of engagement
70
216631
3416
мы можем начать программировать
много разных правил взаимодействия,
много разных правил взаимодействия,
03:52
that you would see in nature.
71
220071
1506
которые вы видите в природе.
03:53
So for example,
spontaneous synchronization,
spontaneous synchronization,
72
221601
2976
Так, например, спонтанная синхронизация,
03:56
how audiences are clapping
and suddenly start all clapping together,
and suddenly start all clapping together,
73
224601
5238
когда зрители вдруг начинают
хлопать все в едином ритме
хлопать все в едином ритме
04:01
the fireflies flashing together.
74
229863
2068
или светлячки светятся вместе.
04:06
We can program rules
for pattern formation,
for pattern formation,
75
234919
2691
Мы можем программировать
правила формирования объектов,
правила формирования объектов,
04:09
how cells in a tissue
76
237634
1786
подобно тому как клетки в ткани
04:11
determine what role
they're going to take on
they're going to take on
77
239444
2102
определяют, какую роль
они возьмут на себя,
они возьмут на себя,
04:13
and set the patterns of our bodies.
78
241570
1706
и формируют наши тела.
04:17
We can program rules for migration,
79
245045
2089
Мы можем программировать правила миграции,
04:19
and in this way, we're really learning
from nature's rules.
from nature's rules.
80
247158
2977
и таким образом мы действительно
учимся у природы.
учимся у природы.
04:22
But we can also take it a step further.
81
250595
2647
Но мы можем пойти ещё дальше.
04:25
We can actually take these rules
that we've learned from nature
that we've learned from nature
82
253266
2992
Мы можем принять правила,
которые узнали от природы,
которые узнали от природы,
04:28
and combine them and create
entirely new collective behaviors
entirely new collective behaviors
83
256282
3794
объединить их и создать совершенно
новое коллективное поведение
новое коллективное поведение
04:32
of our very own.
84
260100
1198
согласно нашей модели.
04:33
So for example,
85
261960
1478
Так, например,
04:35
imagine that you had
two different kinds of rules.
two different kinds of rules.
86
263462
2352
представьте, что у вас
два разных типа правил.
два разных типа правил.
04:38
So your first rule is a motion rule
87
266374
2119
Итак, первое правило —
это правило движения,
это правило движения,
04:40
where a moving robot can move
around other stationary robots.
around other stationary robots.
88
268517
4341
где движущийся робот может двигаться
вокруг других стационарных роботов.
вокруг других стационарных роботов.
04:44
And your second rule is a pattern rule
89
272882
1811
Второе правило — это правило шаблона,
04:46
where a robot takes on a color
based on its two nearest neighbors.
based on its two nearest neighbors.
90
274717
3157
где робот меняет цвет на основе
цветов двух ближайших соседей.
цветов двух ближайших соседей.
04:50
So if I start with a blob of robots
in a little pattern seed,
in a little pattern seed,
91
278679
3445
Если я начну с того, что просто
задам роботам какие-то позиции,
задам роботам какие-то позиции,
04:54
it turns out that these two rules
are sufficient for the group
are sufficient for the group
92
282148
2906
оказывается, этих двух правил
достаточно, чтобы группа
достаточно, чтобы группа
04:57
to be able to self-assemble
a simple line pattern.
a simple line pattern.
93
285078
2752
могла сама выстроиться в линию.
05:01
And if I have more
complicated pattern rules,
complicated pattern rules,
94
289114
2544
А если у меня более сложные
правила шаблонов
правила шаблонов
05:03
and I design error correction rules,
95
291682
2317
и я разработаю правила
исправления ошибок,
исправления ошибок,
05:06
we can actually create really,
really complicated self assemblies,
really complicated self assemblies,
96
294023
3097
то мы сможем создать очень
сложные модели самосборки.
сложные модели самосборки.
05:09
and here's what that looks like.
97
297144
1644
Вот как это выглядит.
05:11
So here, you're going to see
a thousand robots
a thousand robots
98
299874
2985
Здесь вы видите тысячу роботов,
05:14
that are working together
to self-assemble the letter K.
to self-assemble the letter K.
99
302883
3462
работающих вместе над созданием буквы «К».
05:18
The K is on its side.
100
306369
1306
«К» лежит горизонтально.
05:20
And the important thing
is that no one is in charge.
is that no one is in charge.
101
308223
2731
И главное, никто не управляет
этим процессом.
этим процессом.
05:22
So any single robot is only talking
to a small number of robots nearby it,
to a small number of robots nearby it,
102
310978
4825
Любой робот взаимодействует только
с небольшим числом роботов рядом с ним,
с небольшим числом роботов рядом с ним,
05:27
and it's using its motion rule
to move around the half-built structure
to move around the half-built structure
103
315827
3937
он использует своё правило движения,
перемещаясь по полупостроенной структуре,
перемещаясь по полупостроенной структуре,
05:31
just looking for a place to fit in
based on its pattern rules.
based on its pattern rules.
104
319788
3007
просто ища себе место,
основываясь на правилах и образцах.
основываясь на правилах и образцах.
05:35
And even though no robot
is doing anything perfectly,
is doing anything perfectly,
105
323794
4398
И хотя ни один из роботов
не делает ничего идеально,
не делает ничего идеально,
05:40
the rules are such that we can get
the collective to do its goal
the collective to do its goal
106
328216
3660
правила таковы, что мы можем заставить
коллектив достигнуть цели
коллектив достигнуть цели
05:43
robustly together.
107
331900
1473
надёжно и вместе.
05:46
And the illusion becomes
almost so perfect, you know --
almost so perfect, you know --
108
334033
2982
И возникает иллюзия, понимаете —
05:49
you just start to not even notice
that they're individual robots at all,
that they're individual robots at all,
109
337039
3416
вы просто перестаёте совсем замечать,
что это отдельные роботы,
что это отдельные роботы,
05:52
and it becomes a single entity,
110
340479
1683
они становятся единым целым,
05:54
kind of like the school of fish.
111
342186
1721
как стая рыб.
06:00
So these are robots and rules
in two dimensions,
in two dimensions,
112
348013
2739
Итак, это роботы и их правила
в двух измерениях,
в двух измерениях,
06:02
but we can also think about robots
and rules in three dimensions.
and rules in three dimensions.
113
350776
3311
но мы также можем придумать
роботов и правила в трёх измерениях.
роботов и правила в трёх измерениях.
06:06
So what if we could create robots
that could build together?
that could build together?
114
354111
3603
Что, если бы мы могли создавать
роботов, которые умели бы строить?
роботов, которые умели бы строить?
06:10
And here, we can take inspiration
from social insects.
from social insects.
115
358576
3255
Здесь мы можем найти вдохновение
у социальных насекомых.
у социальных насекомых.
06:14
So if you think about
mound-building termites
mound-building termites
116
362189
2660
Вспомните о термитах-строителях
06:16
or you think about army ants,
117
364873
2052
или о кочевых муравьях,
06:18
they create incredible,
complex nest structures out of mud
complex nest structures out of mud
118
366949
4253
которые создают невероятные,
сложные по структуре гнёзда из грязи
сложные по структуре гнёзда из грязи
06:23
and even out of their own bodies.
119
371226
2144
и даже из собственных тел.
06:26
And like the system I showed you before,
120
374602
2220
И как система,
которую я показала вам раньше,
которую я показала вам раньше,
06:28
these insects actually
also have pattern rules
also have pattern rules
121
376846
2970
эти насекомые на самом деле
также имеют свои правила и образцы,
также имеют свои правила и образцы,
06:31
that help them determine what to build,
122
379840
2038
которые помогают определить, что строить,
06:33
but the pattern can be made
out of other insects,
out of other insects,
123
381902
2302
но образец может состоять
из других насекомых
из других насекомых
06:36
or it could be made out of mud.
124
384228
1787
или из грязи.
06:39
And we can use that same idea
to create rules for robots.
to create rules for robots.
125
387178
4361
И мы можем использовать ту же идею
для создания правил для роботов.
для создания правил для роботов.
06:44
So here, you're going to see
some simulated robots.
some simulated robots.
126
392221
3161
Здесь вы видите имитацию
нескольких таких роботов.
нескольких таких роботов.
06:47
So the simulated robot has a motion rule,
127
395406
2483
Такой робот знает правило движения,
06:49
which is how it traverses
through the structure,
through the structure,
128
397913
2333
то есть как пройти через структуру
06:52
looking for a place to fit in,
129
400270
1997
в поиске подходящего места для себя,
06:54
and it has pattern rules
where it looks at groups of blocks
where it looks at groups of blocks
130
402291
3000
и он знает правило,
по которому, глядя на группы кубиков,
по которому, глядя на группы кубиков,
06:57
to decide whether to place a block.
131
405315
2205
он решит, нужно ли размещать
кубик именно там.
кубик именно там.
07:00
And with the right motion rules
and the right pattern rules,
and the right pattern rules,
132
408644
3063
И с подходящими правилами
движения и образцами,
движения и образцами,
07:03
we can actually get the robots
to build whatever we want.
to build whatever we want.
133
411731
3635
мы можем фактически заставить
роботов строить всё, что захотим.
роботов строить всё, что захотим.
07:08
And of course, everybody wants
their own tower.
their own tower.
134
416197
2691
И, конечно, все хотят собственную башню.
07:11
(Laughter)
135
419350
1982
(Смех)
07:14
So once we have these rules,
136
422000
1684
Как только у нас есть эти правила,
07:15
we can start to create the robot bodies
that go with these rules.
that go with these rules.
137
423708
3166
можно начинать создание роботов,
которые работают по ним.
которые работают по ним.
07:18
So here, you see a robot
that can climb over blocks,
that can climb over blocks,
138
426898
3309
Итак, вы видите робота,
который может взбираться по кубикам,
который может взбираться по кубикам,
07:22
but it can also lift and move these blocks
139
430231
2681
но он также может поднимать
и перемещать эти кубики,
и перемещать эти кубики,
07:24
and it can start to edit
the very structure that it's on.
the very structure that it's on.
140
432936
2697
и он может изменять
объект, на котором находится.
объект, на котором находится.
07:28
But with these rules,
141
436617
1148
Но с такими правилами
07:29
this is really only one kind of robot body
that you could imagine.
that you could imagine.
142
437789
3479
можно представить себе
только один вид робота.
только один вид робота.
07:33
You could imagine
many different kinds of robot bodies.
many different kinds of robot bodies.
143
441292
2579
А ведь можно представить
много разных видов роботов.
много разных видов роботов.
07:35
So if you think about robots
that maybe could move sandbags
that maybe could move sandbags
144
443895
4610
Можно представить роботов, которые
могли бы перемещать мешки с песком
могли бы перемещать мешки с песком
07:40
and could help build levees,
145
448529
2549
и помогать строить дамбы,
07:43
or we could think of robots
that built out of soft materials
that built out of soft materials
146
451102
4301
или мы могли бы придумать роботов,
сделанных из мягких материалов,
сделанных из мягких материалов,
07:47
and worked together
to shore up a collapsed building --
to shore up a collapsed building --
147
455427
3644
работающих вместе,
укрепляя рухнувшее здание, —
укрепляя рухнувшее здание, —
07:51
so just the same kind of rules
in different kinds of bodies.
in different kinds of bodies.
148
459095
2998
то есть одни и те же правила,
но для разных типов роботов.
но для разных типов роботов.
07:56
Or if, like my group, you are completely
obsessed with army ants,
obsessed with army ants,
149
464210
4223
Или если, как и моя группа, вы полностью
одержимы бродячими муравьями,
одержимы бродячими муравьями,
08:00
then maybe one day we can make robots
that can climb over literally anything
that can climb over literally anything
150
468457
4374
возможно, однажды мы сделаем роботов,
преодолевающих любые препятствия,
преодолевающих любые препятствия,
08:04
including other members of their tribe,
151
472855
2174
включая своих собратьев,
08:07
and self-assemble things
out of their own bodies.
out of their own bodies.
152
475053
2349
и собирающих объекты из себя самих.
08:10
Once you understand the rules,
153
478137
1681
Как только вы понимаете правила,
08:11
just many different kinds
of robot visions become possible.
of robot visions become possible.
154
479842
3379
становится возможным создание
большого разнообразия видов роботов.
большого разнообразия видов роботов.
08:18
And coming back to the snorkeling trip,
155
486792
2234
И, возвращаясь к плаванию
с маской и трубкой,
с маской и трубкой,
08:21
we actually understand a great deal
about the rules that fish schools use.
about the rules that fish schools use.
156
489050
5345
мы действительно многое понимаем
в правилах, которыми пользуются стаи рыб.
в правилах, которыми пользуются стаи рыб.
08:26
So if we can invent
the bodies to go with that,
the bodies to go with that,
157
494769
2836
И если мы сможем придумать
подходящую для этого форму тела,
подходящую для этого форму тела,
08:29
then maybe there is a future
158
497629
1428
то, возможно, есть будущее,
08:31
where I and my group will get to snorkel
with a fish school of our own creation.
with a fish school of our own creation.
159
499081
4522
в котором моей группе удастся поплавать
со стаей рыб собственного производства.
со стаей рыб собственного производства.
08:40
Each of these systems that I showed you
160
508850
2129
Каждая из систем, которую я вам показала,
08:43
brings us closer to having
the mathematical and the conceptual tools
the mathematical and the conceptual tools
161
511003
4277
приближает нас к математическим
и концептуальным инструментам
и концептуальным инструментам
08:47
to create our own versions
of collective power,
of collective power,
162
515304
3381
для создания собственной
версии коллективной силы,
версии коллективной силы,
08:50
and this can enable many different kinds
of future applications,
of future applications,
163
518709
3001
и это можно будет применить
в разных формах —
в разных формах —
08:53
whether you think about robots
that build flood barriers
that build flood barriers
164
521734
3164
роботы, которые строят
барьеры от наводнений,
барьеры от наводнений,
08:56
or you think about robotic bee colonies
that could pollinate crops
that could pollinate crops
165
524922
4297
или роботизированные
пчелиные колонии, опыляющие урожаи,
пчелиные колонии, опыляющие урожаи,
09:01
or underwater schools of robots
that monitor coral reefs,
that monitor coral reefs,
166
529243
3524
или подводные стаи роботов,
присматривающие за коралловыми рифами,
присматривающие за коралловыми рифами,
09:04
or if we reach for the stars
and we thinking about programming
and we thinking about programming
167
532791
3103
или, достигнув звёзд, мы
задумаемся о программировании
задумаемся о программировании
09:07
constellations of satellites.
168
535918
1619
созвездий спутников.
09:10
In each of these systems,
169
538148
1612
В каждой из этих систем
09:11
being able to understand
how to design the rules of engagement
how to design the rules of engagement
170
539784
3547
способность понимать, как
разработать правила взаимодействия,
разработать правила взаимодействия,
09:15
and being able to create
good collective behavior
good collective behavior
171
543355
2514
и умение создавать
слаженное коллективное поведение
слаженное коллективное поведение
09:17
becomes a key to realizing these visions.
172
545893
2374
становятся ключами
к реализации этих идей.
к реализации этих идей.
09:22
So, so far I've talked about
rules for insects and for fish
rules for insects and for fish
173
550742
4107
Итак, до сих пор я говорила
о правилах для насекомых, рыб
о правилах для насекомых, рыб
09:26
and for robots,
174
554873
2369
и роботов,
09:29
but what about the rules that apply
to our own human collective?
to our own human collective?
175
557266
3103
но как насчёт правил, применимых
к человеческому коллективу?
к человеческому коллективу?
09:32
And the last thought
that I'd like to leave you with
that I'd like to leave you with
176
560866
2430
И последняя мысль,
с которой я хочу вас оставить, —
с которой я хочу вас оставить, —
09:35
is that science is of course itself
177
563320
1681
это что сама наука, конечно же,
09:37
an incredible manifestation
of collective intelligence,
of collective intelligence,
178
565025
3484
являет собой невероятное проявление
коллективного разума,
коллективного разума,
09:40
but unlike the beautiful
fish schools that I study,
fish schools that I study,
179
568533
3318
но в отличие от красивых
стай рыб, которых я изучаю,
стай рыб, которых я изучаю,
09:43
I feel we still have a much longer
evolutionary path to walk.
evolutionary path to walk.
180
571875
3943
я чувствую, что перед нами ещё
очень длинный эволюционный путь.
очень длинный эволюционный путь.
09:48
So in addition to working on improving
the science of robot collectives,
the science of robot collectives,
181
576746
4604
Поэтому помимо работы над
улучшением науки о сообществах роботов,
улучшением науки о сообществах роботов,
09:53
I also work on creating robots
and thinking about rules
and thinking about rules
182
581374
3277
я также работаю над созданием
роботов и правил,
роботов и правил,
09:56
that will improve
our own scientific collective.
our own scientific collective.
183
584675
2460
которые улучшат
наше собственное научное общество.
наше собственное научное общество.
10:00
There's this saying that I love:
184
588198
1668
Мне нравится одно высказывание:
10:01
who does science
determines what science gets done.
determines what science gets done.
185
589890
3404
кто занимается наукой,
тот решает, что она делает.
тот решает, что она делает.
10:06
Imagine a society
186
594239
2941
Представьте себе общество,
10:09
where we had rules of engagement
187
597204
1651
где были бы правила,
10:10
where every child grew up believing
that they could stand here
that they could stand here
188
598879
3303
при которых каждый ребёнок рос,
веря, что он может быть на моём месте,
веря, что он может быть на моём месте,
10:14
and be a technologist of the future,
189
602206
2422
может стать технологом будущего,
10:16
or where every adult
190
604652
1501
или где каждый взрослый
10:18
believed that they had the ability
not just to understand but to change
not just to understand but to change
191
606177
4119
считал бы, что он обладает способностью
не просто понять, но и изменить
не просто понять, но и изменить
10:22
how science and technology
impacts their everyday lives.
impacts their everyday lives.
192
610320
3555
то, как наука и техника
влияет на их повседневную жизнь.
влияет на их повседневную жизнь.
10:26
What would that society look like?
193
614820
1899
Как бы выглядело это общество?
10:30
I believe that we can do that.
194
618386
1508
Я верю, что это возможно.
10:31
I believe that we can choose our rules,
195
619918
2291
Я верю, что мы можем выбирать правила
10:34
and we engineer not just robots
196
622233
1757
и создавать не только роботов,
10:36
but we can engineer
our own human collective,
our own human collective,
197
624014
2596
но и наш человеческий коллектив,
10:38
and if we do and when we do,
it will be beautiful.
it will be beautiful.
198
626634
3834
и когда мы этого достигнем,
это будет прекрасно.
это будет прекрасно.
10:42
Thank you.
199
630492
1151
Спасибо.
10:43
(Applause)
200
631667
6547
(Аплодисменты)
ABOUT THE SPEAKER
Radhika Nagpal - Robotics engineerTaking cues from bottom-up biological networks like those of social insects, Radhika Nagpal helped design an unprecedented “swarm” of ant-like robots.
Why you should listen
With a swarm of 1,024 robots inspired by the design of ant colonies, Radhika Nagpal and her colleagues at Harvard’s SSR research group have redefined expectations for self-organizing robotic systems. Guided by algorithms, Nagpal’s shockingly simple robots guide themselves into a variety of shapes -- an ability that, brought to scale, might lead to applications like disaster rescue, space exploration and beyond.
In addition to her work with biologically inspired robots, Nagpal helped create ROOT, a simple robot to teach coding to would-be programmers through a simple user interface suitable for students of all ages.
Radhika Nagpal | Speaker | TED.com