the tedtalk script for english learners 02

Day Date
Imagine a scientist who wants to send a robot to explore in a faraway place, a
place whose geography might be completely unknown and perhaps
inhospitable. Now imagine that instead of first designing that robot and sending it
off in the hope that it might be suitable, instead, she sends a robot-producing
technology that figures out what kind of robot is needed once it arrives, builds it and
then enables it to continue to evolve to adapt to its new surroundings.
Hình dung một nhà khoa học muốn gửi người máy tới một nơi xa xơi, một nơi
mà bề mặt địa lý hồn tồn chưa được biết đến hoặc con người không thể trú
ngụ được. Và thay vì thiết kế người máy và gửi nó đi với hy vọng rằng nó có thể
thích nghi, cơ ấy sẽ gửi đi một công nghệ sản xuất người máy công nghệ này
biết được kiểu người máy phù hợp, chế tạo và cho phép chúng tiến hóa để
thích nghi với môi trường xung quanh.

It’s exactly what my collaborators and I are working on: a radical new technology
which enables robots to be created, reproduce and evolve over long periods of
time, a technology where robot design and fabrication becomes a task for
machines rather than humans.
Đó chính xác là điều mà tơi cùng cộng sự đang nghiên cứu: một cơng nghệ
hồn tồn mới cho phép người máy chế tạo, nhân bản và tiến hóa theo thời
gian, một cơng nghệ giúp việc thiết kế và chế tạo người máy trở thành công
việc của máy móc thay cho con người.

Robots are already all around us, in factories, in hospitals, in our home. But from
an engineer's perspective, designing a shelf-stacking robot or a Roomba to clean
our home is relatively straightforward. We know exactly what they need to do, and
we can imagine the kind of situations they might find themselves in. So we design
with this in mind. But what if we want to send that robot to operate in a place that
we have little or even no knowledge about? For example, cleaning up legacy
waste inside a nuclear reactor where it's unsafe to send humans, mining for
minerals deep in a trench at the bottom of the ocean, or exploring a faraway

asteroid. How frustrating would it be if the human-designed robot, that had taken
years to get to the asteroid suddenly found it needed to drill a hole to collect a
sample or clamber up a cliff but it didn't have the right tools or the right means of
locomotion to do so? If instead we had a technology that enabled the robots to be
designed and optimized in situ, in the environment in which they need to live and
work, then we could potentially save years of wasted effort and produce robots that
are uniquely adapted to the environments that they find themselves in.
Người máy xuất hiện xung quanh chúng ta, trong nhà máy, bệnh viện hay nhà
ở. Nhưng từ khía cạnh kĩ thuật, việc thiết kế một người máy xếp đồ hay như
máy hút bụi Roomba khá là đơn giản. Chúng ta biết chính xác những gì chúng
cần làm, mường tượng ra cách mà chúng sẽ hoạt động. Vì đó là ý tưởng của


chúng ta. Nhưng sẽ ra sao nếu gửi đi một người máy vận hành ở một nơi mà
chúng ta ít hiểu biết hoặc thậm chí khơng biết gì? Ví dụ, việc dọn dẹp chất thải
tàn dư bên trong lò phản ứng hạt nhân là một công việc nguy hiểm, khai thác
khống chất ở rãnh sâu bên dưới lịng đại dương hay thám hiểm một tiểu hành
tinh xa xôi. Sẽ nản lòng biết bao nếu người máy được thiết kế bởi con
người, phải mất tới hàng năm để tới một tiểu hành tinh, thực hiện khoan để lấy
mẫu vật hay leo lên một vách đá nhưng khơng có dụng cụ phù hợp, phù hợp ở
đây tức là sự vận động? Nếu có trong tay cơng nghệ mà cho phép người máy
được thiết kế và tối ưu tại chỗ, ngay chính trong mơi trường mà chúng cần tồn
tại và làm việc, thì có thể chúng ta sẽ tiết kiệm cơng sức hàng năm trời chỉ để
sản xuất người máy mà thích nghi duy nhất ở trên một môi trường.

So to realize this technology, we've been turning to nature for help. All around
us, we see examples of biological species that have evolved smart
adaptations that enable them to thrive in a given environment. For example, in the
Cuban rainforest, we find vines that have evolved leaves that are shaped like
human-designed satellite dishes. These leaves direct bats to their flowers by

amplifying the signals that the bats send out, therefore, improving pollination. What
if we could create an artificial version of evolution that would enable robots to
evolve in a similar manner as biological organisms?
Để hiểu rõ được công nghệ này, chúng ta sẽ nhờ thiên nhiên giúp đỡ. Xung
quanh ta, những lồi sinh vật đã tiến hóa thơng minh để thích nghi cho phép
chúng sinh trưởng trong một mơi trường sẵn có. Ví dụ như, ở rừng nhiệt đới
Cuba, những cây nho có lá đã phát triển với hình dạng như loại đĩa vệ tinh do
con người chế tạo. Những chiếc lá này thu hút loài dơi nhờ khuyết đại tín hiệu
mà lồi dơi gửi đi, từ đó, cải thiện việc thụ phấn. Sẽ thế nào nếu có thể tạo ra
một phiên bản nhân tạo có thể tiến hóa mà cho phép người máy thích
nghi như các sinh thể sống?

I'm not talking about biomimicry, a technology which simply copies what's observed
in nature. What we're hoping to harness is the creativity of evolution, to discover
designs that are not observed here on Earth, the human engineer might not have
thought of or even be capable of conceiving. In theory, this evolutionary design
technology could operate completely autonomously in a faraway place. But equally
it could be guided by humans. Just as we breed plants for qualities such as
drought resistance or taste, the human robot breeder could guide artificial evolution
to producing robots with specific qualities. For example, the ability to squeeze
through a narrow gap or perhaps operate at low energy.
Ý tôi không phải là thiết kế sinh học, một công nghệ nhân bản thứ mà ta quan
sát được từ thiên nhiên. Mà là ý tưởng cầm nắm sự sáng tạo nhờ tiến hóa, để
khám phá những điều chưa từng có ở trên Trái Đất, khi mà các kỹ sư chưa thể
hình dung hay thậm chí là khơng thể hiểu được. Về lý thuyết, cơng nghệ thiết
kế tiến hóa này có thể vận hành hồn tồn tự động ở nơi nào đó xa xơi. Nhưng
cũng có thể được chỉ dẫn bởi con người. Như việc nhân giống cây với các tiêu
chuẩn chống hạn hay mùi hương, người gây giống cho người máy có thể định

hướng tiến hóa tạo ra người máy với những phẩm chất cụ thể. Ví dụ như, khả
năng thu nhỏ khi qua khoảng cách hẹp hoặc có thể vận hành khi năng lượng ở
mức thấp.

This idea of artificial evolution imitating biological evolution using a computer
program to breed better and better solutions to problems over time isn't actually
new. In fact, artificial evolution, algorithms operating inside a computer, have been
used to design everything from tables to turbine blades. Back in 2006, NASA even
sent a satellite into space with a communication antenna that had been designed
by artificial evolution.
Ý tưởng tiến hóa nhân tạo này mơ phỏng tiến hóa sinh học thơng qua phần
mềm máy tính để gây giống tốt hơn với những cải tiến giải quyết vấn đề theo
thời gian thực sự không hề mới. Thực tế, nói về tiến hóa nhân tạo, là các thuật
tốn vận hành bên trong máy tính, và nó đã từng được sử dụng để thiết kế mọi
thứ từ bàn ghế tới cánh quạt tua-bin. Năm 2006, NASA đã gửi một vệ tinh vào
khơng gian có ăng-ten liên lạc mà được thiết kế nhờ tiến hóa nhân tạo.

But evolving robots is actually much harder than evolving passive objects such as
tables, because robots need brains as well as bodies in order to make sense of the
information in the world around them and translate that into appropriate
behaviors. So how do we do it? Surprisingly, evolution only needs three
ingredients: a population of individuals which exhibit some physical variations; a
method of reproduction in which offspring inherit some traits from their parents and
occasionally acquire new ones via mutation; and finally, a means of natural
selection. So we can replicate these three ingredients to evolve robots using a
mixture of hardware and software. The first task is to design a digital version of
DNA. That is a digital blueprint that describes the robot's brain, its body, its sensory
mechanisms and its means of locomotion. Using a randomly generated set of
these blueprints, we can create an initial population of 10 or more robots to kickstart this evolutionary process. We've designed a technology that can take the
digital blueprint and turn it into a physical robot without any need for human

assistance. For example, it uses a 3D printer to print the skeleton of the robot and
then an automated assembly arm like you might find in a factory to add any
electronics and moving parts, including a small computer that acts as a brain. And
to enable this brain to adapt to the new body of the robot, we send every robot
produced to an equivalent of a kindergarten, a place where the newborn robot can
refine its motor skills almost like a small child would. To mimic natural selection, we
score these robots on the ability to conduct a task. And then we use these
scores to selectively decide which robots get to reproduce. The reproduction
mechanism mixes the digital DNA of the chosen parent robots to create a new
blueprint for a child robot that inherits some of the characteristics from its
parents but occasionally also exhibits some new ones. And by repeating the cycle
of selection and reproduction over and over again, we hope that we can breed
successive generations of robots where, just like is often observed in biological
evolution, each generation gets better than the last, with the robots gradually
optimizing their form and their behavior to the task and the environment that they
find themselves in.


Nhưng việc tiến hóa người máy khó hơn nhiều so với việc phát triển một vật
thể thụ động như bàn ghế, vì người máy cần bộ não và cơ thể để xử lý thông
tin từ môi trường xung quanh từ đó đưa ra hành vi phù hợp. Vậy thì làm thế
nào được? Sẽ rất ngạc nhiên, là sự tiến hóa chỉ cần tới ba thành phần cơ
bản: một tập hợp những vật thể riêng lẻ mà tạo ra các biến thể vật lý; một
phương thức nhân bản cho phép sẽ kế thừa các đặc tính từ người máy thế hệ
trước đó và đơi lúc sẽ thu nạp đặc tính mới thông qua đột biến; cuối cùng, là
một công cụ chọn lọc tự nhiên. Và chúng ta sẽ nhân bản các thành phần
này để tiến hóa người máy phối hợp giữa phần cứng và phần mềm. Đầu tiên,
là cần thiết kế một phiên bản DNA số. Đó là bản thiết kế mà sẽ mô tả bộ não,
cơ thể của người máy, cơ chế về giác quan và phương thức vận động. Từ việc
sử dụng ngẫu nhiên những thiết kế này, chúng ta có thể tạo ra một tập hợp

khởi đầu với 10 hay nhiều người máy để bắt đầu quá trình tiến hóa. Chúng ta
đã thiết kế ra cơng nghệ mà có thể nhận vào bản thiết kế số từ đó chế tạo
người máy vật lý mà không cần con người can thiệp. Ví dụ, sử dụng máy in 3D
tạo ra khung xương cho người máy và một cánh tay lắp ráp tự động như ở
trong các nhà máy để bổ sung linh kiện và bộ phận chuyển động, và một máy
tính nhỏ đóng vai trị là bộ não. Để cho phép bộ não thích nghi với cơ thể của
người máy, chúng ta sẽ đưa chúng tới một nơi giống như nhà trẻ, ở nơi đó các
người máy sơ sinh có thể cải thiện kỹ năng máy móc giống như một đứa
trẻ. Để bắt trước chọn lọc tự nhiên, chúng ta sẽ đánh giá người máy dựa trên
khả năng tiến hành công việc. Và sử dụng đánh giá này để đưa ra khả năng lựa
chọn mà người máy sẽ nhân bản. Một cơ chế nhân bản pha trộn với DNA số từ
thế hệ người máy cha mẹ sẽ tạo ra thiết kế mới cho thế hệ người máy con mà
kế thừa các đặc tính từ thế hệ trước đó nhưng đơi lúc cũng biểu hiện những đặc
tính mới. Và bằng việc lặp lại nhiều lần chu kỳ chọn lọc và quá trình nhân
bản, chúng ta hy vọng rằng sẽ có thể nhân giống các thế hệ kế tiếp, như
những gì thường thấy trong tiến hóa sinh học, mỗi thế hệ sẽ cải tiến hơn thế hệ
trước, những người máy dần dần sẽ tối ưu về hình thức và hành vi đối với
nhiệm vụ và môi trường mà chúng tiếp xúc.

Now, although this can all take place in a time frame that's much faster than
biological evolution, which sometimes takes thousands of years, it's still relatively
slow in terms of the time frames we might expect in our modern world to design
and produce an artifact. It's mainly due to the 3D printing process, which can take
more than four hours per robot, depending on the complexity and the shape of the
robot. But we can give our artificial evolutionary process a helping hand to reduce
the number of physical robots that we actually need to make. We create a digital
copy of every robot produced inside a simulation in a computer, and we allow this
virtual population of robots to evolve. Now it's quite likely that the simulation isn't a
very accurate representation of the real world. But it has an advantage that it
enables models of robots to be created and tested in seconds rather than

hours. So using the simulator technology, we can quickly explore the potential of a
wide range of robot types of different shapes and sizes, of different sensory
configurations, and quickly get a rough estimate of how useful each robot may
be before we physically make it. And we predict that by allowing a novel form of
breeding in which a physical robot can breed with one of its virtual cousins, then


the useful traits that have been discovered in simulation will quickly spread into the
physical robot population, where they can be further refined in situ.
Giờ đây, mặc dù mọi thứ sẽ diễn ra trong một khung thời gian nhanh hơn so với
tiến hóa sinh học, thứ mà đơi khi sảy ra ở tự nhiên cần tới hàng ngàn
năm, nhưng vẫn tương đối chậm so với mong đợi của con người vào một thế
giới hiện đại để thiết kế và sản xuất nhân tạo. Chủ yếu dựa vào quá trình in
3D, sẽ mất vài giờ để tạo ra một người máy, tùy thuộc vào độ phức tạp và hình
dạng. Nhưng chúng ta có thể can thiệp q trình tiến hóa nhân tạo giúp giảm
số lượng người máy vật lý thực sự cần được chế tạo. Chúng ta sẽ tạo ra một
bản sao kĩ thuật số của người máy nhờ mô phỏng trên máy tính, và cho phép
tổ hợp người máy ảo này tiến hóa. Khả năng cao là sự mơ phỏng sẽ khơng
mang lại thể hiện chính xác so với thế giới thực. Nhưng lợi thế đó sẽ cho phép
người máy được phác thảo và kiểm thử chỉ trong vài giây. Vì vậy, việc sử dụng
cơng nghệ mơ phỏng, có thể nhanh chóng khám phá nhiều kiểu người máy
tiềm năng, khác biệt về hình dáng và kích thước, hay sự thiết lập giác quan
khác nhau, đưa ra rất nhanh đánh giá sơ lược về mức độ hữu ích của người
máy trước khi đi vào chế tạo. Và chúng ta dự đoán bằng việc cho phép những
hình thức gây giống mới lạ mà người máy vật lý có thể lai tạo với những người
họ hàng ảo của chúng, và những đặc điểm hữu ích đã được khám phá qua mơ
phỏng sẽ nhanh chóng lan rộng ra quần thể người máy vật lý, nơi mà chúng có
thể được cải tiến tại chỗ.

It might sound like science fiction, but actually there's a serious point. While we

expect the technology that I've just described to be useful in designing robots, for
example, to work in situations where it's unsafe to send humans or to help us
pursue our scientific quest for exoplanetary exploration, there are some more
pragmatic reasons why we should consider artificial evolution. As climate change
gathers pace, it is clear that we need a radical rethink to our approach to robotic
design here on Earth in order to reduce that ecological footprint. For
example, creating new designs of robot built from sustainable materials that
operate at low energy, that are repairable and recyclable. It's quite likely that this
new generation of robots won't look anything like the robots that we see around us
today, but that's exactly why artificial evolution might help. Discovering novel
designs by processes that are unfettered by the constraints that our own
understanding of engineering science imposes on the design process.
Nghe thì giống khoa học viễn tưởng, nhưng đó là vấn đề thực sự nghiêm
túc. Khi chúng ta mong đợi công nghệ mà tơi vừa mơ tả sẽ hữu ích cho việc
thiết kế người máy, ví như, làm việc ở mơi trường khơng an tồn đối với con
người hay giúp chúng ta theo đuổi ước muốn khám phá vũ trụ, sẽ ln có
những lý do thực tế vì sao chúng ta quan tâm đến tiến hóa nhân tạo. Khi mà
biến đổi khí hậu diễn ra nhanh chóng, rõ ràng rằng chúng ta cần cân
nhắc cách tiếp cận thiết kế người máy trên hành tinh nhằm giảm thiểu ảnh
hưởng sinh thái. Ví dụ như, tạo ra thiết kế mới cho người máy chế tạo từ vật
liệu bền vững mà cần ít năng lượng để vận hành, có thể sửa chữa và tái
chế. Rất có thể thế hệ người máy mới này sẽ không giống với thứ người máy
mà chúng ta đang thấy ngày nay, nhưng chắc chắn đó sẽ là lý do mà tiến hóa


nhân tạo có ích. Việc khám phá những thiết kế mới lạ thơng qua các q
trình sẽ giải phóng sự ràng buộc hiểu biết về khoa học kỹ thuật mà ảnh hưởng
lên quá trình thiết kế.