Tip:
Highlight text to annotate it
X
מתרגם: Ido Dekkers מבקר: Sigal Tifferet
אז, איפה הרובוטים?
סיפרו לנו במשך 40 שנה כבר שהם כבר מגיעים.
בקרוב הם יעשו הכל בשבילנו:
הם יבשלו, ינקו, יקנו דברים, יעשו שופינג, יבנו. אבל הם לא פה.
בינתיים, יש לנו מהגרים בלתי חוקיים שעושים את העבודה,
אבל אין לנו רובוטים.
אז מה אנחנו יכולים לעשות בקשר לזה? מה אנחנו יכולים להגיד?
אז אני רוצה לתת לכם פרספקטיבה שונה
על איך אנחנו יכולים להסתכל על הדברים האלה בדרך אחרת.
וזו תמונת רנטגן
של חיפושית אמיתית, ושעון שווצרי, משנת 88. אתם מסתכלים על זה --
מה שהיה נכון אז בטוח שנכון היום.
אנחנו עדיין יכולים לייצר את החלקים, אנחנו יכולים לייצר את החלקים הנכונים,
אנחנו יכולים לייצר את המעגלים של כוח החישוב המתאים,
אבל אנחנו לא ממש יכולים לחבר אותם כדי ליצור
משהו שממש יעבוד ויהיה מסתגל כמו המערכות האלה.
אז בואו נסתכל על זה מפרספקטיבה שונה.
בואו נקרא למעצבים הטובים ביותר, האמא של כל המעצבים:
בואו נראה מה האבולוציה יכולה לעשות בשבילנו.
אז זרקנו פנימה -- יצרנו מרק קדמוני
עם הרבה חלקים של רובוטים: עם מוטות, עם מנועים, עם נוירונים.
שמנו את כולם ביחד, ושמנו את כל זה תחת סוג של ברירה טבעית,
תחת מוטציה, ותגמלנו דברים לפי כמה טוב הם יכולים להתקדם.
משימה פשוטה מאוד, וזה מעניין לראות איזה דברים יצאו מזה.
אז אם תביטו, תוכלו לראות הרבה מכונות קטנות
יוצאות מזה. כולן זו מסביב,
כולן זוחלות בדרכים שונות, ותראו מימין,
שממש יצרנו כמה כאלה,
והם עובדים במציאות. אלה לא רובוטים פנטסטיים,
אבל הם מתפתחים לעשות בדיוק מה שמתגמלים אותם לעשות:
לתזוזה קדימה. אז כל זה נעשה בסימולציה,
אבל אנחנו יכולים לעשות את זה גם במכונות אמיתיות.
הנה רובוט פיסי שיש לנו
ממש אוכלוסיה של מוחות,
מתחרים, או מתפתחים, על המכונה.
זה כמו תחרות רודיאו: כולם זוכים לרכב על המכונה,
והם מתוגמלים על כמה מהר או כמה רחוק
הם יכולים לגרום למכונה לזוז קדימה.
ואתם יכולים לראות שהרובוטים האלה לא מוכנים
להשתלט על העולם עדיין, אבל
הם לומדים בהדרגה איך לזוז קדימה,
והם עושים את זה לבד.
אז בשתי הדוגמאות האלה, היו לנו
מכונות שלמדו איך ללכת בסימולציה,
וגם מכונות שלמדו איך ללכת במציאות.
אבל אני רוצה להראות לכם גישה שונה,
וזה רובוט, כאן, שיש לו ארבע רגליים,
יש לו שמונה מנועים, ארבעה בברכיים וארבעה בירכיים.
יש לו גם שני חיישני הטייה שאומרים למכונה
לאיזה כיוון היא נוטה.
אבל המכונה הזו לא יודעת איך היא נראית.
אתם מסתכלים עליה ורואים ארבע רגליים,
המכונה לא יודעת אם היא נחש, אם היא עץ,
אין לה שום מושג איך היא נראית,
אבל היא עומדת לנסות להבין.
בהתחלה, היא עושה תנועות אקראיות,
ואז היא מנסה להבין איך היא נראית --
ואתם רואים הרבה דברים עוברים לה בראש,
הרבה מודלים עצמיים שמנסים להסביר את היחס
בין תזוזה לחישה -- ואז מנסה לעשות
תנועה שניה שיוצרת את חוסר ההסכמה המירבי
בין התחזיות של המודלים האלטרנטיביים,
כמו מדען במעבדה. אז הוא עושה את זה
ומנסה להסביר את זה, ומוחק את המודלים העצמיים.
זה המחזור האחרון, ואתם יכולים לראות שהוא די
הצליח להבין את המראה העצמי שלו, וברגע שיש לו מודל עצמי,
הוא יכול להשתמש בו כדי ליצר דפוסי תנועה.
אז מה שאתם רואים פה הן כמה מכונות --
דפוס של תנועה.
קיווינו שתהיה לו מין תנועה מרושעת, עכבישית,
אבל במקום, הוא יצר דרך די עלובה לתזוזה קדימה.
אבל כשמסתכלים על זה, צריך לזכור
לא עשתה שום ניסויים פיסיים על איך לזוז קדימה,
ולא היה לה מודל של עצמה.
היא בערך הבינה בעצמה איך היא נראית, ואיך לזוז קדימה,
ואז ממש ניסתה את זה.
(מחיאות כפיים)
אז, נמשיך לרעיון אחר.
אז זה מה שקרה כשהיו לה כמה --
זה מה שקרה כשהיו לה כמה -- אוקי, אוקי, אוקי --
(צחוק)
-- הם לא אוהבים אחד את השני. אז
יש רובוט אחר.
זה מה שקרה כשהרובוטים ממש
מתוגמלים על עשיית משהו.
מה שקורה אם לא תגמלתם אותם על שום דבר, פשוט זורקים אותם פנימה?
אז יש להם את הקוביות האלה, כמו שהתרשים מראה פה.
הקוביות יכולות להתפתל, או להתהפך על הצד,
ואנחנו פשוט זורקים 1000 כאלה לתוך מרק --
זו הדמיה -- ולא מתגמלים אותם על כלום,
פשוט נתנו להם להתהפך. הזרמנו אנרגיה לתוך זה
וראינו מה קורה אחרי כמה מוטציות.
אז בהתחלה, כלום לא קורה, הם פשוט מתהפכים שם.
אבל אחרי זמן קצר, אתם יכולים לראות את הדברים הכחולים האלה
בצד ימין שם מתחילים להשתלט.
הם מתחילים להשתכפל. אז בהעדר תגמול,
התגמול העצמי הוא שיכפול עצמי.
ובעצם בנינו כמה כאלה,
וזה חלק מרובוט גדול יותר שבנוי מהקוביות האלה,
זה מבט מואץ, כשאתם יכולים לראות את הרובוט ממש
מבצע חלק מתהליך השכפול.
אז מזינים לו עוד חומרים -- קוביות במקרה הזה --
ועוד אנרגיה, והוא יכול ליצור רובוט נוסף.
אז כמובן, זו שיטה מאוד גסה,
אבל אנחנו עובדים על שיטה מוקטנת של זה,
ובתקוה הקוביות יהיו כמו אבקה שאתם שופכים פנימה.
אוקיי, אז מה אנחנו יכולים ללמוד? הרובוטים האלה כמובן
לא ממש יעילים בעצמם, אבל הם אולי ילמדו אותנו משהו
על איך לבנות רובוטים טובים יותר,
ואולי איך אנשים, חיות, יוצרים מודלים עצמיים ולומדים.
ואחד הדברים שאני חושב שהם חשובים
זה שאנחנו צריכים לוותר על הרעיון
של תכנון המכונות באופן ידני,
אלא בעצם לתת להם להתפתח וללמוד, כמו ילדים,
ואולי ככה נגיע לשם. תודה רבה.
(מחיאות כפיים)