TED日本語 - ロドニー・ブルックス: なぜ、私たちはロボットに頼ることになるのか

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TED日本語 - ロドニー・ブルックス: なぜ、私たちはロボットに頼ることになるのか

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なぜ、私たちはロボットに頼ることになるのか
Why we will rely on robots
ロドニー・ブルックス
Rodney Brooks

内容

ロボットに仕事を奪われ人は要らなくなると、まことしやかに ささやかれています。でもロボットは私たちの重要な協力者となり、私たちは単純で機械的な作業から解き放たれ、他のことに時間を割けるようになります。ロドニー・ブルックスは、労働人口が減少し老齢人口が増える中、これがどれだけ価値のあることか指摘します。彼がここで紹介するロボットのバクスターは、目を動かし、腕に触れば反応します。バクスターは、高齢化する労働者のそばで働くことができ、さらに家庭でも高齢者を支援できるかもしれません。

Script

Well, Arthur C. Clarke, a famous science fiction writer from the 1950s, said that, "We overestimate technology in the short term, and we underestimate it in the long term." And I think that's some of the fear that we see about jobs disappearing from artificial intelligence and robots. That we're overestimating the technology in the short term. But I am worried whether we're going to get the technology we need in the long term. Because the demographics are really going to leave us with lots of jobs that need doing and that we, our society, is going to have to be built on the shoulders of steel of robots in the future. So I'm scared we won't have enough robots.

But fear of losing jobs to technology has been around for a long time. Back in 1957, there was a Spencer Tracy, Katharine Hepburn movie. So you know how it ended up, Spencer Tracy brought a computer, a mainframe computer of 1957, in to help the librarians. The librarians in the company would do things like answer for the executives, "What are the names of Santa's reindeer?" And they would look that up. And this mainframe computer was going to help them with that job.

Well of course a mainframe computer in 1957 wasn't much use for that job. The librarians were afraid their jobs were going to disappear. But that's not what happened in fact. The number of jobs for librarians increased for a long time after 1957. It wasn't until the Internet came into play, the web came into play and search engines came into play that the need for librarians went down. And I think everyone from 1957 totally underestimated the level of technology we would all carry around in our hands and in our pockets today. And we can just ask: "What are the names of Santa's reindeer?" and be told instantly -- or anything else we want to ask.

By the way, the wages for librarians went up faster than the wages for other jobs in the U.S. over that same time period, because librarians became partners of computers. Computers became tools, and they got more tools that they could use and become more effective during that time.

Same thing happened in offices. Back in the old days, people used spreadsheets. Spreadsheets were spread sheets of paper, and they calculated by hand. But here was an interesting thing that came along. With the revolution around 1980 of P.C.'s, the spreadsheet programs were tuned for office workers, not to replace office workers, but it respected office workers as being capable of being programmers. So office workers became programmers of spreadsheets. It increased their capabilities. They no longer had to do the mundane computations, but they could do something much more.

Now today, we're starting to see robots in our lives. On the left there is the PackBot from iRobot. When soldiers came across roadside bombs in Iraq and Afghanistan, instead of putting on a bomb suit and going out and poking with a stick, as they used to do up until about 2002, they now send the robot out. So the robot takes over the dangerous jobs.

On the right are some TUGs from a company called Aethon in Pittsburgh. These are in hundreds of hospitals across the U.S. And they take the dirty sheets down to the laundry. They take the dirty dishes back to the kitchen. They bring the medicines up from the pharmacy. And it frees up the nurses and the nurse's aides from doing that mundane work of just mechanically pushing stuff around to spend more time with patients.

In fact, robots have become sort of ubiquitous in our lives in many ways. But I think when it comes to factory robots, people are sort of afraid, because factory robots are dangerous to be around. In order to program them, you have to understand six-dimensional vectors and quaternions. And ordinary people can't interact with them. And I think it's the sort of technology that's gone wrong. It's displaced the worker from the technology. And I think we really have to look at technologies that ordinary workers can interact with.

And so I want to tell you today about Baxter, which we've been talking about. And Baxter, I see, as a way -- a first wave of robot that ordinary people can interact with in an industrial setting. So Baxter is up here. This is Chris Harbert from Rethink Robotics. We've got a conveyor there. And if the lighting isn't too extreme -- Ah, ah! There it is. It's picked up the object off the conveyor. It's going to come bring it over here and put it down. And then it'll go back, reach for another object.

The interesting thing is Baxter has some basic common sense. By the way, what's going on with the eyes? The eyes are on the screen there. The eyes look ahead where the robot's going to move. So a person that's interacting with the robot understands where it's going to reach and isn't surprised by its motions. Here Chris took the object out of its hand, and Baxter didn't go and try to put it down; it went back and realized it had to get another one. It's got a little bit of basic common sense, goes and picks the objects.

And Baxter's safe to interact with. You wouldn't want to do this with a current industrial robot. But with Baxter it doesn't hurt. It feels the force, understands that Chris is there and doesn't push through him and hurt him.

But I think the most interesting thing about Baxter is the user interface. And so Chris is going to come and grab the other arm now. And when he grabs an arm, it goes into zero-force gravity-compensated mode and graphics come up on the screen. You can see some icons on the left of the screen there for what was about its right arm. He's going to put something in its hand, he's going to bring it over here, press a button and let go of that thing in the hand. And the robot figures out, ah, he must mean I want to put stuff down. It puts a little icon there. He comes over here, and he gets the fingers to grasp together, and the robot infers, ah, you want an object for me to pick up. That puts the green icon there. He's going to map out an area of where the robot should pick up the object from. It just moves it around, and the robot figures out that was an area search. He didn't have to select that from a menu. And now he's going to go off and train the visual appearance of that object while we continue talking.

So as we continue here, I want to tell you about what this is like in factories. These robots we're shipping every day. They go to factories around the country. This is Mildred. Mildred's a factory worker in Connecticut. She's worked on the line for over 20 years. One hour after she saw her first industrial robot, she had programmed it to do some tasks in the factory. She decided she really liked robots. And it was doing the simple repetitive tasks that she had had to do beforehand. Now she's got the robot doing it.

When we first went out to talk to people in factories about how we could get robots to interact with them better,one of the questions we asked them was, "Do you want your children to work in a factory?" The universal answer was "No, I want a better job than that for my children."

And as a result of that, Mildred is very typical of today's factory workers in the U.S. They're older, and they're getting older and older. There aren't many young people coming into factory work. And as their tasks become more onerous on them, we need to give them tools that they can collaborate with, so that they can be part of the solution, so that they can continue to work and we can continue to produce in the U.S.

And so our vision is that Mildred who's the line worker becomes Mildred the robot trainer. She lifts her game, like the office workers of the 1980s lifted their game of what they could do. We're not giving them tools that they have to go and study for years and years in order to use. They're tools that they can just learn how to operate in a few minutes.

There's two great forces that are both volitional but inevitable. That's climate change and demographics. Demographics is really going to change our world. This is the percentage of adults who are working age. And it's gone down slightly over the last 40 years. But over the next 40 years, it's going to change dramatically, even in China. The percentage of adults who are working age drops dramatically. And turned up the other way, the people who are retirement age goes up very, very fast, as the baby boomers get to retirement age. That means there will be more people with fewer social security dollars competing for services.

But more than that, as we get older we get more frail and we can't do all the tasks we used to do. If we look at the statistics on the ages of caregivers, before our eyes those caregivers are getting older and older. That's happening statistically right now. And as the number of people who are older, above retirement age and getting older, as they increase, there will be less people to take care of them.

And I think we're really going to have to have robots to help us. And I don't mean robots in terms of companions. I mean robots doing the things that we normally do for ourselves but get harder as we get older. Getting the groceries in from the car, up the stairs, into the kitchen. Or even, as we get very much older, driving our cars to go visit people. And I think robotics gives people a chance to have dignity as they get older by having control of the robotic solution. So they don't have to rely on people that are getting scarcer to help them.

And so I really think that we're going to be spending more time with robots like Baxter and working with robots like Baxter in our daily lives. And that we will -- Here, Baxter, it's good. And that we will all come to rely on robots over the next 40 years as part of our everyday lives.

Thanks very much.

(Applause)

アーサー・C・クラーク 1950年代の著名なSF作家は言いました 「我々は 短期的には技術を過大評価し 長期的には技術を過小評価する」 このことが よく表れているのが 人工知能やロボットで 仕事がなくなると私たちが心配していることです つまり 短期的な視点で技術を過大評価しているのです でも 私が心配なのは長期的に必要になる技術を得られるか 人口構成の変化により 労働力が不足し 私たちの社会は 将来 ロボットの鉄の肩にすがらざるを得なくなります だから 私はロボット不足になることが怖いのです

長い間 技術の進歩で仕事がなくなると心配されてきました 1957年 スペンサー・トレイシーとキャサリン・ヘプバーンの映画の― 結末をご存知でしょう スペンサー・トレイシーは資料調査業務にコンピュータを導入します 1957年当時の大型コンピューターです その会社では 司書は会社の幹部の知りたいことを調べていました 「サンタクロースのトナカイの名前は?」と聞かれれば その答えを調べます このコンピュータはその仕事を助けるはずでした

もちろん 1957年当時のコンピュータはさほど役に立ちません 司書は 自分たちの仕事がなくなると心配しましたが でも 現実は違いました この種の職の雇用は1957年以降 ずっと増え続けました インターネットが普及し ウェブサイトや検索エンジンが普及して初めて 資料調査という業務が減りました また 1957年当時には 誰もが現在の技術を過小評価していたと思います 現実には 今は皆がこうしてポケットに入れて技術を持ち運べ 「サンタクロースのトナカイの名前は?」と言えば すぐに答えが返ってきて 何でも知ることができるのにです

ちなみに その間 司書の賃金はアメリカのどの仕事よりも 早く上がりました 司書が コンピュータのパートナーになったからです コンピュータがツールとなったことで使えるツールが増えて 当時の司書の仕事はより効果的になりました

同じことが オフィスでも起こります かつては 表計算がされていました つまり 紙の表計算用紙を使って 手で計算をしていました でも ここで面白いことが起こります 1980年頃のパソコン革命で 表計算ソフトは事務員のために改良されました 事務員に取って代わるのではなく 事務員は プログラムができる人として尊重されたのです つまり 事務員は 表計算のプログラマーになり その能力は向上しました つまらない計算作業をしなくてもよくなり それ以上のことができるようになったのです

今日では 様々な場面でロボットを見かける様になりました 左の写真はiRobot社のパックボットです イラクやアフガニスタンで走行中に爆弾に遭遇しても 兵士は 防御スーツを着て外に出て 棒でつついて処理しなくてよい 2002年頃まではそうしていたけれど 今は ロボットを送り込みます つまり 危険な仕事はロボットがしてくれます

右の写真は タグ(TUG)と言いピッツバーグのAethon社のものです タグは アメリカ中の何百もの病院に導入され 汚れたシーツを洗濯場まで 食べ終わった食器をキッチンまで運び そして 薬局から薬を持ってきます タグがいれば看護師や看護助手たちは 機械的に物を運搬するような単純労働から解放され 患者さんとの時間を多くとれるようになります

事実 ロボットは いろんな形で私たちの生活に浸透しています でも それが工場用ロボットとなるとまだ怖がられていると思います そばに置くには危険な存在ですから プログラムするにも4次元や6次元で考える必要があり 普通の人が 一緒に作業することはできません この技術は 間違った方向に進んでいると思います 技術から 労働者を締め出しています だから 私たちが本当に目を向けなければいけないのは 普通の労働者が一緒に作業できる技術です

そうした例として今日は バクスター(Baxter)を紹介します このバクスターは工業環境において― 普通の人たちが共に作業できるロボットの第一世代と考えています さぁ バクスターの登場です Rethink Robotics社のクリス・ハーバートも一緒です そこに コンベヤーがあります 照明がきつすぎなければいいのですが― ほら 見てくださいコンベヤーから物を持ち上げました こちらに運んで来て 置きます そして 元の位置に戻って次の物に手を伸ばします

面白いのは バクスターは基礎的な常識も身に付けていること さて バクスターの目を見てください スクリーン上に目があって ロボットが動こうとする方向を見ています だから ロボットを使っている人は ロボットが次にどう動くのか把握でき驚かされることもありません 今 クリスは ロボットの手から物を取り上げました バクスターは物を置く動作をすることなく 戻りましたまた物を取る必要があると分かっている バクスターは ちょっとした常識を使い物を取りに行くわけです

バクスターとは触れ合っても安全です 今の産業用ロボットとこんなこと できませんよね でも バクスターなら大丈夫 バクスターは力を感じてクリスがそこにいると理解し 彼を押しのけて傷つけるようなことはしないのです

バクスターで 一番面白いと思うのは ユーザー・インターフェース クリスが バクスターの反対側の手をつかみます 腕をつかまれるとバクスターは 無力・重力補償モードになり スクリーンにグラフィックスが表示されます スクリーンの左側にあるアイコンが右腕の状態を示しています クリスは バクスターの手に何か握らせこちらに持って来て ボタンを押して手から物を離させます ロボットはこう理解するわけです「ここで物を下させたいんだな」 そして小さなアイコンが表示されます クリスが移動してロボットの指で握らせると ロボットはこう理解します「僕に物を拾い上げてほしいんだな」 すると 緑色のアイコンが現れます 今度は どこから物を拾い上げるべきか範囲の設定をします こうして動かすことでロボットは そこが探す領域だと認識します 画面で操作をする必要ありません そして クリスは一旦離れてその動作を訓練します 話を続けましょう

こうして訓練を続ける間 工場では これがどうなるのかお話しましょう このロボットは 毎日出荷され 全国の工場に納められています こちらは ミルドレッド コネチカットの工場で働いています 20年以上 生産ラインで働いてきました 初めて産業ロボットを見てものの一時間で 彼女は工場での作業をいくつかプログラムしました 彼女は ロボットが好きだと確信しました ロボットは単純な反復作業をしています以前は彼女がしないといけなかったことを 今は ロボットにさせています

私たちが初めて工場で働いている人たちに どうすれば ロボットとより良く働けるか聞きに行ったとき こんな質問もしました 「自分の子どもにも工場で働かせたいか?」 皆の答えはこうでした「いや 子どもにはもっとよい仕事をしてほしい」

とどのつまり ミルドレッドは典型的な― 今日のアメリカの工場労働者なのです 工場労働者の高齢化はどんどん進み 若い人たちが工場労働に就くこともあまりありません だから 工場での作業はそこで働く人にとって重荷になっていく一方で 彼らに 協力するツールを与える必要があります 彼ら自身が解決策の一部となり 彼らが継続して働けアメリカでモノ作りが続けられるように

私たちは ミルドレッドのような労働者を「ライン作業者」から 「ロボット訓練者」にしたいのです 労働者は技量を上げます ちょうど 1980年代に事務員たちができる仕事の技量を上げたように 私たちが提供したいのは何年も勉強しなければ使えないツールではなく 数分もあれば どうやって操作するか学べるようなツールです

今 意志に左右されるが避けられない二つの大きな力があります 気候変動と人口動態です 人口動態は 本当に私たちの世界を変えます これは 労働人口の割合です 過去40年で 少し下がってきていますが これからの40年では 劇的に変わります中国でさえです 労働人口の割合は劇的に下がり 定年した人たちの割合は本当に急速に上がります ベビーブーム世代が定年を迎えるからです つまり 社会保障にあてるお金が減る一方 より多くの人が社会保障を必要とするわけです

でも それ以上に年を取れば 力も弱くなって かつては できていた作業もできなくなります 介護士の年齢についての統計を見ると 介護士たちの年齢層もどんどん上がって行くのが分かります 今まさに 統計的に起こっていることです 定年退職を迎えた人たちがさらに年を取り 増えていく一方で 世話をする人たちは減っていきます

私たちは ロボットの助けが本当に必要になります ロボットを 付き添ってくれる仲間とは考えていません ロボットは私たちが年を取ってするのが 難しくなったことをしてくれるもの 車から食料品を出して階段を上り 台所へ運ぶようなことです もっと年を取れば 人に会いに 車を運転することもです ロボット工学があれば年を取っても 尊厳を維持できるかもしれない ロボットによる解決策をコントロールしさえすれば良いのです 頼れる人は減る一方ですが人に頼る必要はありません

私はこう信じています私たちは 日々の生活でバクスターのようなロボットと より多くの時間を過ごし 行動を共にするようになるそして― ほら バクスターよくやったね そして今後40年の間に私たちは ロボットに頼るようになるでしょう 毎日の生活の一部として

ありがとうございました

(拍手)

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品詞分類

  • 主語
  • 動詞
  • 助動詞
  • 準動詞
  • 関係詞等

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