Tip:
Highlight text to annotate it
X
Vertaald door: Tom Proost Nagekeken door: Els De Keyser
Dus, waar zijn de robots?
Er wordt ons al 40 jaar verteld dat ze komen.
Heel binnenkort zullen ze alles in onze plaats doen:
ze zullen koken, poetsen, dingen kopen, shoppen, bouwen. Maar ze zijn er niet.
Ondertussen doen illegale immigranten al het werk,
maar we hebben geen robots.
Dus wat kunnen we daaraan doen? Wat kunnen we zeggen?
Ik wil dus een beetje een ander perspectief geven
over hoe we misschien op een andere manier naar deze dingen kunnen kijken.
En dit is een röntgenfoto
van een echte kever en een Zwitsers horloge, genomen in '88. Je kijkt er naar --
wat toen waar was is zeker waar vandaag.
We kunnen nog altijd de onderdelen maken, we kunnen de juiste onderdelen maken,
we kunnen de schakelingen met de juiste rekenkracht maken,
maar we kunnen ze niet samenbrengen om iets te maken
dat echt zal werken en hetzelfde aanpassingsvermogen heeft als deze systemen.
Laten we proberen om er vanuit een ander perspectief naar te kijken.
Laat ons de beste designer er bijhalen, de designer der designers:
laten we kijken wat evolutie voor ons kan doen.
Dus we gooiden bij elkaar -- we creëerden een voorhistorische soep
met vele stukken van robots: met stangen, met motoren, met neuronen.
Breng ze allemaal samen, en breng ze in een soort van natuurlijke selectie,
voeg mutatie toe, en beloon dingen voor hoe goed ze zich kunnen voortbewegen.
Een erg simpele taak, en het is interessant om te kijken naar wat voor soort dingen daaruit voortkwamen.
Dus als je kijkt, kan je een heleboel verschillende machines zien
die hieruit voortkomen. Ze bewegen allemaal,
ze kruipen allemaal op een andere manier, en je kan rechts zien
dat we inderdaad een paar van deze dingen hebben gemaakt,
en ze werken in de realiteit. Het zijn niet erg fantastische robots,
maar ze evolueren om exact datgene te doen waarvoor we ze belonen:
zich vooruitbewegen. Dus dat was allemaal gesimuleerd,
maar we kunnen dat ook doen met een echte machine.
Hier is een fysieke robot die we
hebben uitgerust met een bevolking hersenen,
die de machine laten concurreren of evolueren.
Het is zoals een rodeoshow: ze mogen allemaal een ritje doen met de machine,
en ze worden beloond voor hoe snel en hoe ver
ze de machine vooruit kunnen laten bewegen.
En je kan zien dat deze robots nog niet klaar
zijn om de wereld te veroveren, maar
ze leren langzamerhand om vooruit te bewegen,
en ze doen dit autonoom.
Dus in deze twee voorbeelden hadden we in wezen
machines die leerden hoe te lopen in simulatie,
en ook machines die leerden hoe te lopen in de realiteit.
Maar ik wil jullie een andere aanpak tonen,
en dit is de robot, hier, die vier benen heeft,
hij heeft acht motoren, vier in de knieën en vier in de heup.
Hij heeft ook twee hellingssensoren die de machine vertellen
naar welke kant ze overhelt.
Maar deze machine weet niet hoe ze eruitziet.
Je kijkt ernaar en je ziet dat ze vier benen heeft,
de machine weet niet of ze een slang is, of een boom,
ze heeft er geen idee van hoe ze eruitziet,
maar ze gaat proberen om dat te weten te komen.
Aanvankelijk doet ze wat willekeurige bewegingen,
en dan probeert ze er achter te komen hoe ze er misschien kan uitzien --
en je ziet vele dingen door hun hoofden gaan,
een hoop zelf-beelden die proberen om de relatie te verklaren
tussen bediening en gevoel -- en dan proberen om
een tweede actie te doen die de meeste onenigheid
tussen voorspellingen van deze alternatieve modellen creëert,
zoals een wetenschapper in een lab. Dan doet ze dat
en ze probeert om dat uit te leggen, en zelf-beelden te elimineren.
Dit is de laatste cyclus, en je kan zien dat ze ongeveer
uitgedokterd heeft hoe ze er zelf uitziet, en eenmaal ze een zelf-beeld heeft,
kan ze daaruit een voortbewegingspatroon afleiden.
Dus wat jullie hier zien zijn een paar machines --
een voortbeweginspatroon.
We hoopten dat het een soort griezelig, spinachtig patroon zou hebben,
maar in de plaats daarvan creëerde het deze vrij kreupele manier van voortbewegen.
Maar wanneer je daar naar kijkt, moet je bedenken
dat deze machine geen fysieke tests doet over hoe zich vooruit te bewegen,
evenmin had ze een model van zichzelf.
Ze heeft ongeveer uitgezocht hoe ze eruitziet, en hoe ze zich kan voortbewegen,
en dan heeft ze dat in de praktijk uitgeprobeerd.
(Applaus)
Dus, we zullen voortgaan met een ander idee.
Dus dat is wat er gebeurde wanneer we een paar --
dat is wat er gebeurde wanneer je een paar -- OK, OK, OK --
(Gelach)
-- ze kunnen het niet zo met elkaar vinden. Dus
dat is een andere robot.
Dat is wat er gebeurt wanneer robots
beloond worden om iets te doen.
Wat gebeurt er als je ze voor niets beloont, als je ze gewoon laat doen?
We hebben dus deze blokken, zoals het diagram hier laat zien.
Het blok kan wentelen, of zichzelf op zijn kant draaien,
en we gooien gewoon 1000 van deze blokken in een soep --
dit is in simulatie -- en we belonen ze niet,
we laten ze gewoon draaien. We steken hier energie in
en kijken wat er gebeurt na een paar mutaties.
Eerst gebeurt er niets, ze zijn zich gewoon aan het omdraaien daar.
Maar na een erg korte periode kan je zien dat deze blauwe dingen
langs rechts beginnen over te nemen.
Ze beginnen zichzelf te kopiëren. Dus zonder enige beloning,
is de intrinsieke beloning zelf-replicatie.
En we hebben er een paar gebouwd,
en dit maakt deel uit van een grotere robot gemaakt uit deze blokken,
het is een versnelde weergave, waarop je kan zien dat de robot
bezig is een deel van zijn kopieerproces uit te voeren.
Dus je voedt het met meer materiaal -- blokken in dit geval --
en meer energie, en het kan een andere robot maken.
Dit is natuurlijk een erg ruwe machine,
maar we werken aan een versie op microscopische schaal,
en hopelijk zullen de blokken als poeder zijn dat je ingiet.
OK, dus wat kunnen we leren? Deze robots zijn natuurlijk
niet erg handig op zich, maar ze zouden ons iets kunnen leren
over hoe we betere robots kunnen bouwen,
en misschien tonen hoe mensen, dieren, zelf-beelden creëren en leren.
En één van de dingen die ik belangrijk vind,
is dat we moeten afstappen van dit idee
van het manueel ontwerpen van machines,
maar dat we ze moeten laten evolueren en leren, zoals kinderen,
en misschien is dat de manier om er te komen. Dankuwel.
(Applaus)