TED2017
Radhika Nagpal: What intelligent machines can learn from a school of fish
Радхіка Нагпал: Чого розумні машини можуть навчитися у зграї риб
Filmed:
Readability: 4.3
1,266,261 views
Науково-фантастичні уявлення про майбутнє демонструють ШІ, створений за зразком людського інтелекту, а що було б, якщо б він базувався на інших типах інтелекту, які існують в природі? Інженер робототехніки Радхіка Нагпал вивчає колективний розум на прикладі комах і риб і прагне зрозуміти їхні принципи взаємодії. У своїй «пророцькій» промові Радхіка представляє свою роботу про штучну колективну силу, передрікає майбутнє, в якому юрби роботів працюватимуть разом, щоб будувати бар'єри для захисту від повеней, запилювати культури, контролювати життєдіяльність коралових рифів, формувати системи супутників.
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
Ще у часи навчання в аспірантурі
00:14
I went on a snorkeling trip
off the coast of the Bahamas.
off the coast of the Bahamas.
1
2794
3555
я вирішила попірнати з маскою
і вирушила на Багамські острови.
і вирушила на Багамські острови.
00:18
I'd actually never swum
in the ocean before,
in the ocean before,
2
6789
2949
Раніше я ніколи
не плавала в океані,
не плавала в океані,
00:21
so it was a bit terrifying.
3
9762
1844
тому мені було страшнувато.
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
Коли я занурилась під воду
і намагалася дихати через трубку, —
і намагалася дихати через трубку, —
00:27
and I was trying really hard
to breathe through the snorkel,
to breathe through the snorkel,
5
15040
4250
мені найбільше запам'яталась
00:31
this huge group
of striped yellow and black fish
of striped yellow and black fish
6
19314
5366
гігантська зграя смугастих
жовто-чорних риб,
жовто-чорних риб,
00:36
came straight at me ...
7
24704
1483
яка пливла прямо на мене...
00:38
and I just froze.
8
26817
1397
і я просто завмерла.
00:40
And then, as if it had
suddenly changed its mind,
suddenly changed its mind,
9
28975
3613
А потім зграя ніби
раптово передумала,
раптово передумала,
00:44
came towards me
and then swerved to the right
and then swerved to the right
10
32612
2437
підпливла до мене
і звернула праворуч,
і звернула праворуч,
00:47
and went right around me.
11
35073
1515
закружляла прямо навколо мене.
00:48
It was absolutely mesmerizing.
12
36920
1526
Це було просто дивовижно.
00:50
Maybe many of you
have had this experience.
have had this experience.
13
38470
2182
Можливо, ви також таке бачили.
00:53
Of course, there's the color
and the beauty of it,
and the beauty of it,
14
41239
3422
Звичайно, захоплює
яскравість і краса,
яскравість і краса,
00:56
but there was also
just the sheer oneness of it,
just the sheer oneness of it,
15
44685
2928
але найбільше вражає єдність зграї,
00:59
as if it wasn't hundreds of fish
16
47637
2343
наче це були не сотні риб,
01:02
but a single entity
with a single collective mind
with a single collective mind
17
50004
3135
а єдине ціле з єдиним колективним розумом,
01:05
that was making decisions.
18
53163
1507
який ухвалював рішення.
01:07
When I look back, I think that experience
really ended up determining
really ended up determining
19
55666
3682
Коли я про це згадую, то розумію,
що саме цей досвід і визначив
що саме цей досвід і визначив
01:11
what I've worked on for most of my career.
20
59372
2222
мій кар'єрний шлях.
01:16
I'm a computer scientist,
21
64157
1280
Я вчений-комп'ютерщик,
01:17
and the field that I work in
is artificial intelligence.
is artificial intelligence.
22
65461
2747
і працюю у сфері штучного інтелекту.
01:20
And a key theme in AI
23
68639
1517
Основна мета ШІ —
01:22
is being able to understand intelligence
by creating our own computational systems
by creating our own computational systems
24
70180
4443
навчитися розуміти інтелект,
створити обчислювальні системи,
створити обчислювальні системи,
01:26
that display intelligence
the way we see it in nature.
the way we see it in nature.
25
74647
3253
які відтворюють інтелект таким,
яким ми його бачимо в природі.
яким ми його бачимо в природі.
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
Джерело найпопулярніших уявлень
про ШІ — наукова фантастика,
про ШІ — наукова фантастика,
01:34
and I'm personally a big Star Wars fan.
27
82929
2577
особисто я — велика шанувальниця
«Зоряних війн».
«Зоряних війн».
01:38
But that tends to be a very human-centric
view of intelligence.
view of intelligence.
28
86501
3889
Але все це, як правило,
людське бачення інтелекту.
людське бачення інтелекту.
01:43
When you think of a fish school,
29
91144
2207
Коли ви уявляєте зграю риб,
01:45
or when I think of a flock of starlings,
30
93375
2953
або зграю шпаків, —
01:48
that feels like a really different
kind of intelligence.
kind of intelligence.
31
96352
3340
це зовсім інший вид інтелекту.
01:52
For starters, any one fish is just so tiny
32
100945
3913
По-перше, кожна риба така крихітна
01:56
compared to the sheer size
of the collective,
of the collective,
33
104882
2887
порівняно з розміром
усього колективу,
усього колективу,
01:59
so it seems that any one individual
34
107793
3110
тому здається, що одна особа
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
має дуже обмежене і неповне уявлення
про те, що відбувається,
про те, що відбувається,
02:05
and intelligence
isn't really about the individual
isn't really about the individual
36
113944
2334
й інтелект зовсім
не притаманний одній особі,
не притаманний одній особі,
02:08
but somehow a property
of the group itself.
of the group itself.
37
116302
2677
він властивий тільки групі в цілому.
02:12
Secondly, and the thing
that I still find most remarkable,
that I still find most remarkable,
38
120118
3231
По-друге, це те,
що для мене є найважливішим, —
що для мене є найважливішим, —
02:15
is that we know that there are no leaders
supervising this fish school.
supervising this fish school.
39
123373
5032
зграя не має лідерів, які її скеровують.
02:21
Instead, this incredible
collective mind behavior
collective mind behavior
40
129163
3501
Натомість, ця неймовірна
колективна поведінка
колективна поведінка
02:24
is emerging purely from the interactions
of one fish and another.
of one fish and another.
41
132688
4532
зумовлена виключно
взаємодією риб між собою.
взаємодією риб між собою.
02:29
Somehow, there are these interactions
or rules of engagement
or rules of engagement
42
137244
3968
Так чи інакше, саме ці контакти
або правила взаємодії
або правила взаємодії
02:33
between neighboring fish
43
141236
1755
між сусідніми рибами
02:35
that make it all work out.
44
143015
1467
і забезпечують результат.
02:37
So the question for AI then becomes,
45
145736
2651
Отже, питання до ШІ такі:
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
Що це за правила взаємодії
такого виду інтелекту?
такого виду інтелекту?
02:44
and of course, can we create our own?
47
152593
1907
Чи можна створити такий інтелект?
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
Це саме те, над чим
я з командою працюю.
я з командою працюю.
02:50
We work on it through theory,
49
158943
1637
Ми використовуємо теорію,
02:52
looking at abstract rule systems
50
160604
2348
вивчаємо системи правил,
02:54
and thinking about
the mathematics behind it.
the mathematics behind it.
51
162976
2349
враховуємо математику,
що стоїть за всім цим.
що стоїть за всім цим.
02:57
We also do it through biology,
working closely with experimentalists.
working closely with experimentalists.
52
165897
4285
Ми застосовуємо біологію,
співпрацюємо з вченими.
співпрацюємо з вченими.
03:02
But mostly, we do it through robotics,
53
170579
1953
Насамперед,
у нагоді стає робототехніка,
у нагоді стає робототехніка,
03:04
where we try to create
our own collective systems
our own collective systems
54
172556
3904
ми створюємо власні
колективні системи,
колективні системи,
03:08
that can do the kinds of things
that we see in nature,
that we see in nature,
55
176484
2707
які функціонують на кшталт тих,
які ми бачимо в природі,
які ми бачимо в природі,
03:11
or at least try to.
56
179215
1237
або, принаймні, схоже.
03:13
One of our first robotic quests
along this line
along this line
57
181907
2804
Одним з перших завдань
03:16
was to create our very own colony
of a thousand robots.
of a thousand robots.
58
184735
4045
було створення колонії
з тисячі роботів.
з тисячі роботів.
03:21
So very simple robots,
59
189140
1334
Дуже простих роботів,
03:22
but they could be programmed
to exhibit collective intelligence,
to exhibit collective intelligence,
60
190498
3603
які можна запрограмувати
для демонстрації колективного розуму.
для демонстрації колективного розуму.
03:26
and that's what we were able to do.
61
194125
1729
І нам це вдалося.
03:28
So this is what a single robot looks like.
62
196194
2032
Ось так виглядає цей робот.
03:30
It's quite small,
about the size of a quarter,
about the size of a quarter,
63
198250
2523
Він досить маленький,
розміром з монетку,
розміром з монетку,
03:32
and you can program how it moves,
64
200797
2310
і ви можете програмувати
його рух,
його рух,
03:35
but it can also wirelessly
communicate with other robots,
communicate with other robots,
65
203131
3416
він також може бездротово
спілкуватися з іншими роботами,
спілкуватися з іншими роботами,
03:38
and it can measure distances from them.
66
206571
2167
може вимірювати відстань до них.
03:40
And so now we can start to program
exactly an interaction,
exactly an interaction,
67
208762
3476
Отже, тепер ми можемо перейти до
програмування взаємодії,
програмування взаємодії,
03:44
a rule of engagement between neighbors.
68
212262
2094
правил взаємодії між роботами.
03:46
And once we have this system,
69
214713
1894
І як тільки ми отримаємо таку систему,
03:48
we can start to program many
different kinds of rules of engagement
different kinds of rules of engagement
70
216631
3416
ми зможемо програмувати
інші правила взаємодії,
інші правила взаємодії,
03:52
that you would see in nature.
71
220071
1506
які існують в природі.
03:53
So for example,
spontaneous synchronization,
spontaneous synchronization,
72
221601
2976
Наприклад, спонтанна синхронізація.
03:56
how audiences are clapping
and suddenly start all clapping together,
and suddenly start all clapping together,
73
224601
5238
Як аплодує аудиторія, і як раптом
всі починають аплодувати одночасно,
всі починають аплодувати одночасно,
04:01
the fireflies flashing together.
74
229863
2068
як світляки спалахують разом.
04:06
We can program rules
for pattern formation,
for pattern formation,
75
234919
2691
Ми можемо програмувати правила
для створення моделі,
для створення моделі,
04:09
how cells in a tissue
76
237634
1786
подібно до клітин у тканині,
04:11
determine what role
they're going to take on
they're going to take on
77
239444
2102
визначити роль, яку вони виконують,
04:13
and set the patterns of our bodies.
78
241570
1706
спрогнозувати закономірності.
04:17
We can program rules for migration,
79
245045
2089
Ми можемо програмувати правила міграції,
04:19
and in this way, we're really learning
from nature's rules.
from nature's rules.
80
247158
2977
і так, ми дійсно вчимося у природи.
04:22
But we can also take it a step further.
81
250595
2647
Але ми можемо піти далі.
04:25
We can actually take these rules
that we've learned from nature
that we've learned from nature
82
253266
2992
Ми можемо взяти ці правила природи,
04:28
and combine them and create
entirely new collective behaviors
entirely new collective behaviors
83
256282
3794
скомбінувати їх і створити
нові колективні моделі,
нові колективні моделі,
04:32
of our very own.
84
260100
1198
свої власні.
04:33
So for example,
85
261960
1478
Так, наприклад,
04:35
imagine that you had
two different kinds of rules.
two different kinds of rules.
86
263462
2352
уявіть, що існують два різних типи правил.
04:38
So your first rule is a motion rule
87
266374
2119
Отже, ваше перше правило —
це правило,
це правило,
04:40
where a moving robot can move
around other stationary robots.
around other stationary robots.
88
268517
4341
за яким робот може рухатися
навколо інших нерухомих роботів.
навколо інших нерухомих роботів.
04:44
And your second rule is a pattern rule
89
272882
1811
І друге правило —
правило візерунку,
правило візерунку,
04:46
where a robot takes on a color
based on its two nearest neighbors.
based on its two nearest neighbors.
90
274717
3157
за яким робот переймає колір
двох найближчих сусідів.
двох найближчих сусідів.
04:50
So if I start with a blob of robots
in a little pattern seed,
in a little pattern seed,
91
278679
3445
Якщо взяти скупчення роботів
на невеличкому зразку,
на невеличкому зразку,
04:54
it turns out that these two rules
are sufficient for the group
are sufficient for the group
92
282148
2906
то цих двох правил буде
достатньо для того, щоб група
достатньо для того, щоб група
04:57
to be able to self-assemble
a simple line pattern.
a simple line pattern.
93
285078
2752
змогла самостійно перебудуватися
у просту лінійну модель.
у просту лінійну модель.
05:01
And if I have more
complicated pattern rules,
complicated pattern rules,
94
289114
2544
І якщо у мене складніші правила,
05:03
and I design error correction rules,
95
291682
2317
і я розробляю шаблони виправлення помилок,
05:06
we can actually create really,
really complicated self assemblies,
really complicated self assemblies,
96
294023
3097
ми можемо створити
складні моделі самоорганізації.
складні моделі самоорганізації.
05:09
and here's what that looks like.
97
297144
1644
І ось, як це виглядає.
05:11
So here, you're going to see
a thousand robots
a thousand robots
98
299874
2985
Зараз ви побачите тисячу роботів,
05:14
that are working together
to self-assemble the letter K.
to self-assemble the letter K.
99
302883
3462
які працюють разом і самостійно
організуються у букву К.
організуються у букву К.
05:18
The K is on its side.
100
306369
1306
Буква K з боку.
05:20
And the important thing
is that no one is in charge.
is that no one is in charge.
101
308223
2731
І важливо те, що тут немає головних.
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
Таким чином, кожен з роботів контактує
тільки з декількома роботами поруч з ним,
тільки з декількома роботами поруч з 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
і використовує своє правило руху для
переміщення по недобудованій структурі,
переміщення по недобудованій структурі,
05:31
just looking for a place to fit in
based on its pattern rules.
based on its pattern rules.
104
319788
3007
просто шукає для себе місце
відповідно до правила візерунка.
відповідно до правила візерунка.
05:35
And even though no robot
is doing anything perfectly,
is doing anything perfectly,
105
323794
4398
І хоча жоден робот
не діє бездоганно,
не діє бездоганно,
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
такі правила дають можливість
колективу досягти мети
колективу досягти мети
05:43
robustly together.
107
331900
1473
швидко разом.
05:46
And the illusion becomes
almost so perfect, you know --
almost so perfect, you know --
108
334033
2982
І ця ілюзія стає
майже ідеальною —
майже ідеальною —
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
ви вже не помічаєте, що візерунок
складається з окремих роботів,
складається з окремих роботів,
05:52
and it becomes a single entity,
110
340479
1683
вони стають єдиною сутністю,
05:54
kind of like the school of fish.
111
342186
1721
на зразок зграї риб.
06:00
So these are robots and rules
in two dimensions,
in two dimensions,
112
348013
2739
Йшлося про роботів і правила
у двох вимірах,
у двох вимірах,
06:02
but we can also think about robots
and rules in three dimensions.
and rules in three dimensions.
113
350776
3311
але ми також можемо уявити роботів
і правила у трьох вимірах.
і правила у трьох вимірах.
06:06
So what if we could create robots
that could build together?
that could build together?
114
354111
3603
Якщо б створити роботів,
які здатні будувати спільно?
які здатні будувати спільно?
06:10
And here, we can take inspiration
from social insects.
from social insects.
115
358576
3255
І тут ми зможемо почерпнути натхнення
у соціальних комах.
у соціальних комах.
06:14
So if you think about
mound-building termites
mound-building termites
116
362189
2660
Наприклад, у термітів
06:16
or you think about army ants,
117
364873
2052
або мурах-легіонерів,
06:18
they create incredible,
complex nest structures out of mud
complex nest structures out of mud
118
366949
4253
які створюють неймовірно
складні структури гнізд з бруду
складні структури гнізд з бруду
06:23
and even out of their own bodies.
119
371226
2144
і навіть із своїх власних тіл.
06:26
And like the system I showed you before,
120
374602
2220
І як у системі, яку я показала вам раніше,
06:28
these insects actually
also have pattern rules
also have pattern rules
121
376846
2970
ці комахи також мають шаблонні правила,
06:31
that help them determine what to build,
122
379840
2038
які допомагають їм визначити, що будувати,
06:33
but the pattern can be made
out of other insects,
out of other insects,
123
381902
2302
і цю модель можна створити
з інших комах
з інших комах
06:36
or it could be made out of mud.
124
384228
1787
або з бруду.
06:39
And we can use that same idea
to create rules for robots.
to create rules for robots.
125
387178
4361
І ми можемо використати
цю ідею для роботів.
цю ідею для роботів.
06:44
So here, you're going to see
some simulated robots.
some simulated robots.
126
392221
3161
Отже, зараз ви побачите
ці моделі роботів у дії.
ці моделі роботів у дії.
06:47
So the simulated robot has a motion rule,
127
395406
2483
Кожен з них діє за правилом руху,
06:49
which is how it traverses
through the structure,
through the structure,
128
397913
2333
яке регулює його маршрут
06:52
looking for a place to fit in,
129
400270
1997
у пошуках місця,
06:54
and it has pattern rules
where it looks at groups of blocks
where it looks at groups of blocks
130
402291
3000
він також діє за правилом візерунку,
яке допомагає йому
яке допомагає йому
06:57
to decide whether to place a block.
131
405315
2205
вирішити де розміщувати блок.
07:00
And with the right motion rules
and the right pattern rules,
and the right pattern rules,
132
408644
3063
І якщо правила руху
і правила візерунку вірні,
і правила візерунку вірні,
07:03
we can actually get the robots
to build whatever we want.
to build whatever we want.
133
411731
3635
ми фактично можемо змусити роботів
будувати все, що ми хочемо.
будувати все, що ми хочемо.
07:08
And of course, everybody wants
their own tower.
their own tower.
134
416197
2691
І, звичайно, всі хочуть
свою власну вежу.
свою власну вежу.
07:11
(Laughter)
135
419350
1982
(Сміх)
07:14
So once we have these rules,
136
422000
1684
І коли ми отримаємо ці правила,
07:15
we can start to create the robot bodies
that go with these rules.
that go with these rules.
137
423708
3166
то почнемо створювати роботів,
які зможуть їм слідувати.
які зможуть їм слідувати.
07:18
So here, you see a robot
that can climb over blocks,
that can climb over blocks,
138
426898
3309
Тут ви бачите робота,
який може долати блоки,
який може долати блоки,
07:22
but it can also lift and move these blocks
139
430231
2681
піднімати і переміщати їх,
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
може змінювати саму конструкцію,
на якій він знаходиться.
на якій він знаходиться.
07:28
But with these rules,
141
436617
1148
Але для цих правил
07:29
this is really only one kind of robot body
that you could imagine.
that you could imagine.
142
437789
3479
підходить тільки такий вид роботів.
07:33
You could imagine
many different kinds of robot bodies.
many different kinds of robot bodies.
143
441292
2579
Можна уявити
багато різних видів роботів.
багато різних видів роботів.
07:35
So if you think about robots
that maybe could move sandbags
that maybe could move sandbags
144
443895
4610
Можна уявити роботів,
які зможуть рухати мішки з піском
які зможуть рухати мішки з піском
07:40
and could help build levees,
145
448529
2549
для зведення дамб.
07:43
or we could think of robots
that built out of soft materials
that built out of soft materials
146
451102
4301
Можна уявити роботів, здатних
будувати з м'яких матеріалів,
будувати з м'яких матеріалів,
07:47
and worked together
to shore up a collapsed building --
to shore up a collapsed building --
147
455427
3644
разом відновлювати пошкоджені будівлі.
07:51
so just the same kind of rules
in different kinds of bodies.
in different kinds of bodies.
148
459095
2998
Отже, однакові правила
працюють для різних моделей роботів.
працюють для різних моделей роботів.
07:56
Or if, like my group, you are completely
obsessed with army ants,
obsessed with army ants,
149
464210
4223
Або, якщо, як і моя група, ви
одержимі мурахами-легіонерами,
одержимі мурахами-легіонерами,
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
то ми зможемо створити роботів,
які зможуть долати будь-які перешкоди
які зможуть долати будь-які перешкоди
08:04
including other members of their tribe,
151
472855
2174
і навіть створені собі подібними,
08:07
and self-assemble things
out of their own bodies.
out of their own bodies.
152
475053
2349
самоорганізовувати елементи своїх тіл.
08:10
Once you understand the rules,
153
478137
1681
Як тільки ви усвідомите ці правила,
08:11
just many different kinds
of robot visions become possible.
of robot visions become possible.
154
479842
3379
то зможете уявити багато різних
моделей роботів.
моделей роботів.
08:18
And coming back to the snorkeling trip,
155
486792
2234
І, повертаючись до підводного плавання,
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
ми починаємо розуміти
правила, якими керуються зграї риб.
правила, якими керуються зграї риб.
08:26
So if we can invent
the bodies to go with that,
the bodies to go with that,
157
494769
2836
І якщо створити
такі моделі роботів,
такі моделі роботів,
08:29
then maybe there is a future
158
497629
1428
то, можливо, у майбутньому
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
ми зможемо поплавати зі зграєю риб
свого власного виробництва.
свого власного виробництва.
08:40
Each of these systems that I showed you
160
508850
2129
Кожна з систем, які я показала,
08:43
brings us closer to having
the mathematical and the conceptual tools
the mathematical and the conceptual tools
161
511003
4277
наближає нас до створення математичних
і концептуальних інструментів,
і концептуальних інструментів,
08:47
to create our own versions
of collective power,
of collective power,
162
515304
3381
що допоможе створити власні версії
колективної сили,
колективної сили,
08:50
and this can enable many different kinds
of future applications,
of future applications,
163
518709
3001
розширить можливості
її застосування у майбутньому.
її застосування у майбутньому.
08:53
whether you think about robots
that build flood barriers
that build flood barriers
164
521734
3164
Можна створити роботів
для побудови дамб від повеней,
для побудови дамб від повеней,
08:56
or you think about robotic bee colonies
that could pollinate crops
that could pollinate crops
165
524922
4297
колонії роботів-бджіл
для запилення культур,
для запилення культур,
09:01
or underwater schools of robots
that monitor coral reefs,
that monitor coral reefs,
166
529243
3524
підводні зграї роботів
для контролю коралових рифів,
для контролю коралових рифів,
09:04
or if we reach for the stars
and we thinking about programming
and we thinking about programming
167
532791
3103
а якщо ми досягнемо зірок,
то і для програмування
то і для програмування
09:07
constellations of satellites.
168
535918
1619
систем супутників.
09:10
In each of these systems,
169
538148
1612
Для кожної з цих систем
09:11
being able to understand
how to design the rules of engagement
how to design the rules of engagement
170
539784
3547
розробка правил взаємодії
09:15
and being able to create
good collective behavior
good collective behavior
171
543355
2514
і налагоджена колективна поведінка
09:17
becomes a key to realizing these visions.
172
545893
2374
стають ключем до їхньої реалізації.
09:22
So, so far I've talked about
rules for insects and for fish
rules for insects and for fish
173
550742
4107
Поки що я говорила про
правила для комах, риб
правила для комах, риб
09:26
and for robots,
174
554873
2369
і роботів,
09:29
but what about the rules that apply
to our own human collective?
to our own human collective?
175
557266
3103
але як щодо правил, які діятимуть
у людському суспільстві?
у людському суспільстві?
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
І остання думка,
яку я хотіла б до вас донести:
яку я хотіла б до вас донести:
09:35
is that science is of course itself
177
563320
1681
наука, власне кажучи,
09:37
an incredible manifestation
of collective intelligence,
of collective intelligence,
178
565025
3484
це неймовірний прояв
колективного розуму,
колективного розуму,
09:40
but unlike the beautiful
fish schools that I study,
fish schools that I study,
179
568533
3318
але на відміну від прекрасних
зграй риб, які я вивчаю,
зграй риб, які я вивчаю,
09:43
I feel we still have a much longer
evolutionary path to walk.
evolutionary path to walk.
180
571875
3943
я розумію, що ми маємо попереду
ще довгий еволюційний шлях.
ще довгий еволюційний шлях.
09:48
So in addition to working on improving
the science of robot collectives,
the science of robot collectives,
181
576746
4604
Тому окрім роботи над покращенням
роботизованих колективів,
роботизованих колективів,
09:53
I also work on creating robots
and thinking about rules
and thinking about rules
182
581374
3277
я також працюю над створенням
роботів і правил,
роботів і правил,
09:56
that will improve
our own scientific collective.
our own scientific collective.
183
584675
2460
спрямованих на вдосконалення
нашого суспільства.
нашого суспільства.
10:00
There's this saying that I love:
184
588198
1668
Моє улюблене висловлювання таке:
10:01
who does science
determines what science gets done.
determines what science gets done.
185
589890
3404
хто займається наукою,
той визначає її пріоритети.
той визначає її пріоритети.
10:06
Imagine a society
186
594239
2941
Уявіть собі суспільство
10:09
where we had rules of engagement
187
597204
1651
з правилами взаємодії,
10:10
where every child grew up believing
that they could stand here
that they could stand here
188
598879
3303
де кожна дитина впевнена,
що колись зможе опинитися на цій сцені,
що колись зможе опинитися на цій сцені,
10:14
and be a technologist of the future,
189
602206
2422
стати технологом майбутнього,
10:16
or where every adult
190
604652
1501
або де кожен дорослий
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
вважає, що має здатність
не просто зрозуміти, а змінити
не просто зрозуміти, а змінити
10:22
how science and technology
impacts their everyday lives.
impacts their everyday lives.
192
610320
3555
повсякденне життя за допомогою
науки і техніки.
науки і техніки.
10:26
What would that society look like?
193
614820
1899
Яким би було це суспільство?
10:30
I believe that we can do that.
194
618386
1508
Я вірю, що нам це вдасться.
10:31
I believe that we can choose our rules,
195
619918
2291
Я вірю, що ми зможемо обрати свої правила,
10:34
and we engineer not just robots
196
622233
1757
і розробити не просто роботів,
10:36
but we can engineer
our own human collective,
our own human collective,
197
624014
2596
а створити наше власне суспільство,
10:38
and if we do and when we do,
it will be beautiful.
it will be beautiful.
198
626634
3834
якщо нам це вдасться,
воно буде прекрасним.
воно буде прекрасним.
10:42
Thank you.
199
630492
1151
Дякую.
10:43
(Applause)
200
631667
6547
(Оплески)
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