確かに、それはバク転することができますが、ロボットはデスクの仕事を抑えることができますか?

確かに、それはバク転することができますが、ロボットはデスクの仕事を抑えることができますか?
コタロ
東京大学で作成されたヒューマノイドロボット、アルス​​エレクトロニカフェスティバル2008の間に芸術工科大学リンツ校で発表されました。
Wikipedia.org CC SA 3.0

私の同僚、ロボット学者は最近、自分の研究室で彼が開発したロボットを遠隔操作することができれば、それが机の仕事を抑えることができると宣言しました。 ロボット工学者の間では、私たちが生計を立てている多くのタスクにおいて、既存の機械的ハードウェアが人間に取って代わるのに十分であることは共通の感情です。

ハードウェアではなく、人間のようなマシンに対応するものを開発するための最後の最も重要なステップは、適切なアルゴリズムを開発することです。 しかし、これは間違っています。 アルゴリズムに関係なく、ロボットが机の仕事を抑えるのに必要な機械的機能を持っているという事実はほとんどありません。

私の同僚のようなロボット学者はアルゴリズムを愛しています。 彼らの多くは、仮想世界でゲームパッド上の小さな個別のボタンに対応する、事前定義されたオプションのセットの中から、正しいアクションのセットを通して課題を考えることが課題だったビデオゲームをしながら成長しました。 ビデオゲームに勝つことは、正しい一連の行動を見つけることです。

多くのロボット工学者が認識していないのは、彼ら自身の動きがどれほど信じられないほど、そして信じられないほど複雑であるかということです。 現実世界では - 最も頻繁に発生するタスクでも。 彼らは運動の世界を便利な、反対のカテゴリーに分ける傾向があります:

  • 運動(ダンスやエクササイズのクラスにいるときに何をするか、大きく呼吸すること)対静止感(あなたが「座っているときに、軽く呼吸するときに何をするか」)。

  • 難しい、厄介な仕事(バク転)と簡単な、一般的な仕事(友人が突然投げつけた鍵の輪をうまく掴んだ)。

  • 表情豊かな仕事(コミュニケーションの怒り)と機能的な仕事(部屋を横切って歩く)。

  • 強度、精度、再現性(ロボットが長い間人間を凌駕してきた特徴)に対して、柔らかさ、可変性、驚き(最適なパフォーマンスのために排除する必要がある人の動きの奇妙な奇妙さ)。

これらのカテゴリには用途がありますが、自然のシステムの動きを定量化して再現しようとしている人々にとっては死角となります - あるいはこれらのマシンが私たちの生活に与える将来の影響を予測します。

私の他のプロの家であるダンスでは、人間のふるまいの奇妙なことは、祝福され、探求され、さらに悪用されることさえあります。 ダンスはそのような簡単な分類に抵抗し、積極的に阻止します。 「静」の概念は、身体的行動の厳密な分類を不可能にする二元性によって結び付けられた、一連の相互に関連する重複する運動の特徴を形式化する分類法であるラバン/バーテニフ運動システムには存在しない。 このシステムは、ダンサーや振付家がラバンの動き分析のレンズを通して革新的な人間の動きのデザインを作成するプロセスを説明しています。 この具体化された形式の定性分析は、「特定の姿勢を保持することに関わる運動活動の量を認める」「能動的静止」の考えを説明しています。 アカデミックなダンスのレンズの下では、上記の極性はすべて崩壊します。

  • 人間はまだ横隔膜の動きを介して一定の呼吸を必要とし、身体のあらゆる部分、特に胸郭、心拍、姿勢の調整に反響します。

  • ロボットはバク転をすることはできますが、さまざまな環境でオブジェクトを捉えることはできず、「難しい」や「簡単な」という従来の考え方を変えることができます。

  • 部屋を横切って歩くことは、生きている相手方の内部状態についての情報を表現します、それゆえそれは機能的で表現的です。 そして

  • 機械の隣にある人間の舞台上では、より多くの質感を生み出すことができ、それらの機械的性能を容易に凌駕します。

So「デスクワークを抑える」ためには何が必要ですか。 ロボットに車輪付きの台座と2本のロボットアームが取り付けられているとしましょう。 ロボットは自律的ではありません。 それは人間によって遠隔操作されるでしょう。 アナリストが振り付けを細分化しながら、人間が持っていることすべてを見てみましょう。 ありません - 人間だ 移動 - 一見したところ「座りがちな」デスクワークで仕事を続けるために。 これらの作業のために、たとえ人間のオペレータから正しい一連の指示を与えられたとしても、現存するロボットは失敗するでしょう。

一度に大きな紙を正確に折ります。 特殊な機械的構造が毎日自律的に紙を折る工場がありますが、それらはヒューマノイドロボットを採用していません。 私の同僚のロボットはそのような空間でばかげているでしょう。 それは利点が多目的活動にあることを意味します。 しかし、今日のヒューマノイドは、人間が行うような折りたたみには容易に失敗し、触覚的および視覚的なフィードバックを使用して、用紙全体が曲がる正確な瞬間に折り目をゆっくりとナビゲートします。 下の画像では、ひじ、前腕の表面、そして数本の指の先端が、扱いにくいシートを一斉に案内しています。 今日のロボットは、間違ったときに折り目を付けることによって紙を台無しにするか、または単に大きな柔軟な表面を制御することができなくなります。

一度に大きな紙を正確に折ります(ロボットがデスクの仕事を抑えることができますか?)

ペーパークリップ: クリップを手に取ると、人間は不器用に手をクリップの桶に押し込みます。 私たちは一つを目指すのではなく、ただ瓶全体を目指すだけです。 いったんそこに着いたら、私達は私達の手を転がして、複数の連結されたエンドポイントを利用して、1つかさらには1ダースさえ拾い上げ、そしてただ片方だけをつかみそして残りを解放する。 ロボットは通常、一度に1つの物体だけを拾うようにプログラムされています。 この仕事は上司のいらだちに多くの再試行を要するでしょう。

ペーパークリップ(ロボットが机の仕事を抑えることはできますか?)

ラベルをそれ自体から剥がします。 物にラベルを貼ることは多くの仕事の重要な側面です。 そのようなラベルは皮膚から容易にはがれますが、金属やプラスチックからは容易にはがれません。 同じオブジェクトに毎日ラベルを繰り返し貼り付けるように完全に調整されたマシンでも問題はありませんが、デスクの仕事をするマシンは無数の異なるオブジェクトやラベルサイズを受け取ることがあります。それは正しく並んでいました、しかし、あなたとは違って、それは誤った配置の試みを克服するのに苦労します。

ラベルをそれ自体から剥がします(ロボットはデスクの仕事を抑えることができますか?)

狭いスペースに落ちた一枚の紙を拾う: 紙がベースボードと机の脚の間にあると、すぐには届かない場合があります。 多くの場合、最初に失敗し、次にひねった、歪んだ調節、肩甲骨が後ろに滑り落ちる、小指が前腕に寄りかかるように横に少しだけ外に出て、ほろ苦い筋肉がほんの少し足を伸ばす、などが求められます。ラジエーターの周りにもう少しの隙間があるように…そしてそこに! あなたはそれを持っています。 今日のロボットは、人間が狭いスペースをナビゲートすることを可能にするこれらの追加の選択肢をすべて持っているわけではありません。 これらの機械は通常、回転するだけの硬いリンクを持っています - 骨がそうすることができるように、互いに対して平行移動しません。 ロボットが重要な一枚の紙を落としてそれを回収することができなかった、またはそれが机の周りに散らばった一枚の紙を残した場合、私はそれがその仕事を続けるだろうとは思わない。

狭いスペースに落ちた一枚の紙を拾う(ロボットが机の仕事を抑えることができるか?)

不適切な冗談を適切に笑います。 我々は皆そこにいた。 あなたの上司や同僚は色違いの冗談を言います。 どのように反応することにしたとしても、あなたが彼らの良い恵みにとどまりたいのなら、あなたは細かい線を歩かなければなりません。 あなたは、もちろん、笑わないことを選ぶことができます。 または、反対に、心からの腹痛を起こすことができます。 これら2つの選択肢は、おそらく両方ともあなたを困難な立場に立たせる傾向があります。 一方では、全然笑わないことはあなたの上司を困らせるかもしれません。 一方、あまりにも激しく笑うことはあなたが不適切な冗談を承認するという印象を与えるかもしれません。 したがって、おそらくその間に何かを見つけることを選択するでしょう。 これには、完全な機械的な複雑さを利用して、承認と不承認の両方を同時に示す必要があります。 たぶんあなたは失望した目と半微笑みで強制的な笑いをして、冗談を理解していることを上司に知らせ、それが適切ではないことを知らせますが、それについて誰にも話すつもりはありません。 私の同僚のようなロボットがエミュレートできない行動を利用して、職場で非常に重要になり得る一種の社会的絆を生み出します。

不適切な冗談を適切に笑います(ロボットがデスクの仕事を抑えることはできますか?)

ロボットができること 「バックフリップをする」 印象的な偉業です。 一見したところ、バク転は物理的なパフォーマンスのピークのように思えます。 その一方で、警告なしに投げられて、無数の背景を横切って飛んでいく、奇妙な形をした鍵のセットを捕まえること - おそらく悪い調整を伴う酔った友人によって夜の雨の中 - 大人の人間はそれをすることができましたが、たとえあったとしても、そのわずかなロボットが完成することができました。

ロボット工学者が機械の機械的特技を向上させ続けているので、ぜひとも畏敬の念を持って見守ってください。 しかし、あなた自身(はい、毎週のエクササイズクラスをしゃべるデスクワークをしているあなたでさえ)、あなたは私達がまだ理解していない信じられないことをします - 私達はまだ評価さえしません。イオンカウンター - 削除しない

著者について

Amy LaViersは、ニューヨークのLaban / Bartenieff運動研究協会の公認運動アナリストで、イリノイ大学アーバナシャンペーン校のRobotics、Automation and Dance(RAD)Labのディレクターを務めています。 彼女は、Magnus Egerstedtとの共編集者です。 統制と芸術:主観と目的の交点における質問 (2014)。

この記事は、もともとに公開されました イオン クリエイティブ・コモンズのもとで再公開されています。

関連書籍

{amazonWS:searchindex =本;キーワード=ロボットの仕事; maxresults = 3}

enafarZH-CNzh-TWnltlfifrdehiiditjakomsnofaptruessvtrvi

InnerSelfをフォロー

Facebookのアイコンさえずり、アイコンrss-icon

電子メールで最新情報を取得する

{emailcloak =オフ}

編集者から

清算の日がGOPにやってきた
by ロバートジェニングス、InnerSelf.com
共和党はもはや親米政党ではない。 それは急進派と反動派に満ちた非合法の偽政党であり、その目的は破壊、不安定化、そして…
ドナルドトランプが史上最大の敗者になる理由
by ロバートジェニングス、InnerSelf.com
2年20020月2日更新-このコロナウイルスのパンデミック全体が運命をたどっています。 そうそう、数十万、おそらく百万人の人々が死ぬだろう…
青い目対茶色の目:人種差別はどのように教えられるか
by Marie T. Russell、InnerSelf
この1992年のオプラショーエピソードでは、受賞歴のある反人種差別活動家で教育者のジェーンエリオットが、偏見を学ぶのがいかに簡単であるかを示すことで、人種差別についての難しい教訓を聴衆に教えました。
変化が訪れる...
by Marie T. Russell、InnerSelf
(30年2020月XNUMX日)フィラデフィアや国内の他の都市での出来事に関するニュースを見ると、何が起こっているのかと心が痛む。 これは大きな変化の一部であることを知っています…
歌は心と魂を盛り上げることができます
by Marie T. Russell、InnerSelf
私はそれが入り込んだのを見つけたときに私の心から闇を取り除くために使用するいくつかの方法があります。XNUMXつはガーデニング、または自然の中で時間を過ごすことです。 もうXNUMXつは沈黙です。 別の方法は読書です。 それから…