Why I draw with robots | Sougwen Chung

Translator: Ivana Korom Reviewer: Camille Martínez

المترجم: Eyas Abiedan المدقّق: Hussain Laghabi

Many of us here use technology in our day-to-day.

العديد منا يستخدم التكنولوجيا في حياته اليومية.

And some of us rely on technology to do our jobs.

والبعض يعتمد على التكنولوجيا لإنجاز أعماله،

For a while, I thought of machines and the technologies that drive them

لفترة، فكرت في الآلات والتقنيات التي تقودها

as perfect tools that could make my work more efficient and more productive.

كأدوات مثالية والتي يمكنها أن تجعل عملي أكثر كفاءة وإنتاجية.

But with the rise of automation across so many different industries,

ولكن مع صعود نجم الأتمتة في العديد من الصناعات المختلفة،

it led me to wonder:

قادني هذا الأمر لأتساءل:

If machines are starting to be able to do the work

إذا أصبح بمقدور الآلات أن تقوم بإنجاز الأعمال

traditionally done by humans,

التي يقوم بها البشر بشكل تقليدي،

what will become of the human hand?

ما الذي سوف يحصل لليد البشرية؟

How does our desire for perfection, precision and automation

كيف سوف تؤثر رغبتنا في المثالية والدقة والأتمتة

affect our ability to be creative?

على قدرتنا على الإبداع؟

In my work as an artist and researcher, I explore AI and robotics

في عملي كفنانة وباحثة، أدرس الذكاء الصناعي والروبوتات

to develop new processes for human creativity.

لأطور إجرائيات جديدة للإبداع البشري.

For the past few years,

خلال السنوات الخمس الماضية،

I've made work alongside machines, data and emerging technologies.

قمت بالعمل بجانب آلات وبيانات وتقنيات مستحدثة.

It's part of a lifelong fascination

إنّه جزء من افتتان على مدى الحياة

about the dynamics of individuals and systems

بالديناميكيا بين الأشخاص والأنظمة

and all the messiness that that entails.

وكل ما يتبع ذلك من فوضى.

It's how I'm exploring questions about where AI ends and we begin

إنها الطريقة التي اكتشف بها أين ينتهي الذكاء الصناعي ونبدأ نحن

and where I'm developing processes

حيث أقوم بتطوير العمليات

that investigate potential sensory mixes of the future.

التي بدورها تتحقق من إمكانية حصول الخلطات الحسية مستقبلًا

I think it's where philosophy and technology intersect.

أعتقد أنها حيث تتقاطع الفلسفة والتكنولوجيا.

Doing this work has taught me a few things.

إنّ القيام بهذا العمل قد علمني بضعة أشياء.

It's taught me how embracing imperfection

علمني كيف يمكن لتقبل النقصان

can actually teach us something about ourselves.

أن يعلمنا شيئًا عن أنفسنا.

It's taught me that exploring art

لقد علمني أنّ الاستكشاف في الفنون

can actually help shape the technology that shapes us.

يساعد فعلًا في تحديد شكل التقنيات التي تشكّلنا.

And it's taught me that combining AI and robotics

وقد علمني هذا أنّ الدمج ما بين الذكاء الصناعي والروبوتات من جهة

with traditional forms of creativity -- visual arts in my case --

والأشكال التقليدية للإبداع --الفنون البصرية في حالتي --

can help us think a little bit more deeply

يمكنه أن يساعدنا لنفكر بشكل أعمق

about what is human and what is the machine.

حول ما هو الإنسان وما هي الآلة.

And it's led me to the realization

وقد قادني هذا إلى إدراك

that collaboration is the key to creating the space for both

أنّ التعاون هو المفتاح لإيجاد مساحة للطرفين

as we move forward.

ونحن نتقدم للأمام.

It all started with a simple experiment with machines,

بدأ كل الأمر بتجربة بسيطة مع الآلات،

called "Drawing Operations Unit: Generation 1."

تدعى "وحدة عمليات الرسم: الجيل 1."

I call the machine "D.O.U.G." for short.

أسميها الآلة "و.ع.ر.ج"

Before I built D.O.U.G,

قبل أن أبني و.ع.ر.ج

I didn't know anything about building robots.

لم أكن أعلم شيئًا عن بناء الروبوتات.

I took some open-source robotic arm designs,

حصلت على بعض التصاميم مفتوحة المصدر لأذرع روبوت،

I hacked together a system where the robot would match my gestures

قمت بتجميع نظام حيث يقوم الروبوت بمطابقة تعابيري

and follow [them] in real time.

ويتبعهم في الزمن الحقيقي.

The premise was simple:

الفكرة كانت بسيطة:

I would lead, and it would follow.

كنت أتحرك أولًا، ثم يتبعني.

I would draw a line, and it would mimic my line.

كنت أرسم خطًا، وكان يماثل خطي.

So back in 2015, there we were, drawing for the first time,

فبالعودة إلى 2015، كنا نرسم للمرة الأولى،

in front of a small audience in New York City.

أمام جمهور صغير في نيويورك.

The process was pretty sparse --

كانت العملية بسيطة جدًا

no lights, no sounds, nothing to hide behind.

لا أضواء، لا أصوات، لا شيء لنختبئ خلفه.

Just my palms sweating and the robot's new servos heating up.

فقط راحة يدي المتعرقة ومتحكم الروبوت الجديد يزداد حرارة.

(Laughs) Clearly, we were not built for this.

(تضحك) إنّه من الواضح أننا لم نبني للقيام بهذا.

But something interesting happened, something I didn't anticipate.

ولكن شيئًا مثيرًا للاهتمام حصل، شيئًا لم أكن أتوقعه.

See, D.O.U.G., in its primitive form, wasn't tracking my line perfectly.

حيث أنّ و.ع.ر.ج، في حالته البدائية، لم يكن يقلد خطّي بشكل مثالي.

While in the simulation that happened onscreen

أثناء المحاكاة البرمجية حصل الأمر على الشاشة

it was pixel-perfect,

كان تقليده مثاليًا،

in physical reality, it was a different story.

أما في الواقع الفيزيائي كانت قصة أخرى تمامًا.

It would slip and slide and punctuate and falter,

كان ينزلق ويخطئ ويتعثر،

and I would be forced to respond.

وكنت مضطرة إلى الاستجابة.

There was nothing pristine about it.

لم يكن هناك أي شيء مثالي في الموضوع.

And yet, somehow, the mistakes made the work more interesting.

ولكن بشكل ما، الأخطاء جعلت العمل أكثر إثارة للاهتمام.

The machine was interpreting my line but not perfectly.

الآلة كانت تفسر خطي بشكل غير مثالي.

And I was forced to respond.

وكنت مضطرة للاستجابة.

We were adapting to each other in real time.

كنا نتأقلم على بعضنا في الزمن الحقيقي.

And seeing this taught me a few things.

ورؤية ذلك علمتني بضعة أشياء.

It showed me that our mistakes actually made the work more interesting.

كيف أنّ أخطاءنا جعلت العمل أكثر إثارة للاهتمام.

And I realized that, you know, through the imperfection of the machine,

ولقد أدركت من خلال أخطاء الآلة،

our imperfections became what was beautiful about the interaction.

أنّ أخطاءنا أصبحت ما يضفي الجمال على تفاعلنا.

And I was excited, because it led me to the realization

ولقد كنت متحمسة، لأن ذلك قادني إلى الإدراك

that maybe part of the beauty of human and machine systems

أنّ جزءًا من الجمال في الأنظمة الآلية والبشرية

is their shared inherent fallibility.

هو الحتمية المتأصلة لحصول الأخطاء.

For the second generation of D.O.U.G.,

بالنسبة للجيل الثاني من و.ع.ر.ج

I knew I wanted to explore this idea.

علمت أني أردت تقصّي هذه الفكرة.

But instead of an accident produced by pushing a robotic arm to its limits,

لكن بدلًا من التسبب بها بحادث سببه دفعي للذراع الآلية إلى حدودها،

I wanted to design a system that would respond to my drawings

أردت تصميم نظام يتجاوب مع رسومي

in ways that I didn't expect.

في طرق لم أكن أتوقعها.

So, I used a visual algorithm to extract visual information

لذا استخدمت خوارزمية بصرية لاستخراج المعلومات البصرية

from decades of my digital and analog drawings.

من عقود من رسومي الرقمية والتناظرية.

I trained a neural net on these drawings

ولقد دربت شبكة عصبونية على هذه الرسوم

in order to generate recurring patterns in the work

من أجل توليد أنماط متكررة في العمل

that were then fed through custom software back into the machine.

والتي تم إدخالها من خلال برنامج خاص إلى الآلة.

I painstakingly collected as many of my drawings as I could find --

جمعت بدقة كل ما يمكنني إيجاده من رسوم

finished works, unfinished experiments and random sketches --

أعمالًا منتهية وتجارب غير منتهية ورسومات عشوائية

and tagged them for the AI system.

وأرفدتهم لنظام الذكاء الصنعي.

And since I'm an artist, I've been making work for over 20 years.

وكوني فنانة، فإن لي أكثر من 20 سنة وأنا أصنع الأعمال الفنية.

Collecting that many drawings took months,

جمع كل تلك الرسومات أخذ أشهرًا،

it was a whole thing.

لقد كان مهمة بحالها.

And here's the thing about training AI systems:

وأما بالنسبة لتدريب أنظمة الذكاء الصنعي

it's actually a lot of hard work.

إنّ الأمر يتطلب عملًا شاقًا.

A lot of work goes on behind the scenes.

الكثير من العمل يحدث خلف الكواليس.

But in doing the work, I realized a little bit more

لكن بقيامي بالعمل أدركت المزيد عن

about how the architecture of an AI is constructed.

عن كيفية تكوين معمارية أنظمة الذكاء الصنعي.

And I realized it's not just made of models and classifiers

وأدركت أنها ليست مصنوعة فقط من نماذج ومصنِفات

for the neural network.

من أجل الشبكة العصبونية.

But it's a fundamentally malleable and shapable system,

بل هي في الجوهر أنظمة مرنة ويمكن تحديد شكلها،

one in which the human hand is always present.

حيث أثر اليد البشرية دائمًا حاضرة.

It's far from the omnipotent AI we've been told to believe in.

إنّه بعيد عن نظام الذكاء الصنعي الشمولي الذي قيل لنا أن نؤمن به.

So I collected these drawings for the neural net.

لذا جمعت تلك الرسومات من أجل الشبكة العصبونية.

And we realized something that wasn't previously possible.

وقد أدركنا شيئًا لم يكن سابقًا ممكن.

My robot D.O.U.G. became a real-time interactive reflection

روبوتي و.ع.ر.ج أصبح انعكاسًا تفاعليًا في الزمن الحقيقي

of the work I'd done through the course of my life.

للأعمال الفنية التي أنجزتها طيلة حياتي.

The data was personal, but the results were powerful.

البيانات كانت شخصية، ولكن النتائج كانت مؤثرة.

And I got really excited,

ولقد تحمست كثيرًا،

because I started thinking maybe machines don't need to be just tools,

لأنني بدأت أفكر أن الآلات لا تحتاج لأن تكون مجرد أدوات،

but they can function as nonhuman collaborators.

بل يمكن أن تعمل كمتعاونين غير بشريين.

And even more than that,

بل أكثر من ذلك حتى،

I thought maybe the future of human creativity

فكرت أنّه لربما مستقبل الإبداع البشري

isn't in what it makes

ليس بما ينتجه

but how it comes together to explore new ways of making.

بل بتعاونه لاكتشاف طرق جديدة للإبداع.

So if D.O.U.G._1 was the muscle,

إذًا و.ع.ر.ج-1 كان العضلات،

and D.O.U.G._2 was the brain,

و و.ع.ر.ج-2 كان العقل،

then I like to think of D.O.U.G._3 as the family.

ولذلك أحب أن أفكر في و.ع.ر.ج-3 كالعائلة.

I knew I wanted to explore this idea of human-nonhuman collaboration at scale.

علمت أني أريد استكشاف فكرة التعاون البشري وغير البشري على نطاق واسع.

So over the past few months,

لذلك خلال الأشهر الماضية،

I worked with my team to develop 20 custom robots

عملت مع فريقي لتطوير 20 روبوت مصمم بشكل خاص

that could work with me as a collective.

بحيث يستطيعون العمل معي بشكل جماعي.

They would work as a group,

يستطيعون العمل كمجموعة،

and together, we would collaborate with all of New York City.

ومعًا نستطيع التعاون مع مدينة نيويورك بكاملها.

I was really inspired by Stanford researcher Fei-Fei Li,

لقد ألهمني عمل الباحث في جامعة ستانفورد في-في لي،

who said, "if we want to teach machines how to think,

والذي قال: "إذا أردنا تعليم الآلات كيف تفكر،

we need to first teach them how to see."

يجب علينا أن نعلمهم أولًا كيف يرون."

It made me think of the past decade of my life in New York,

لقد جعلني أفكر في العقد الأخير من حياتي في مدينة نيويورك،

and how I'd been all watched over by these surveillance cameras around the city.

وكيف كانت كاميرات المراقبة تشاهدني عن كثب في أنحاء المدينة.

And I thought it would be really interesting

وفكرت في أنّه سيكون من المثير

if I could use them to teach my robots to see.

إذا كان بمقدورنا استخدامهم لتعليم روبوتاتي الرؤية.

So with this project,

وبهذا المشروع،

I thought about the gaze of the machine,

فكرت في رؤية الآلات،

and I began to think about vision as multidimensional,

وبدأت في التفكير في الرؤية بشكل متعدد الأبعاد،

as views from somewhere.

كمشاهدات من مكان ما.

We collected video

جمعنا فيديوهات

from publicly available camera feeds on the internet

من تسجيلات الكاميرات المتاحة للعامة على الانترنيت

of people walking on the sidewalks,

لأشخاص يمشون على الأرصفة،

cars and taxis on the road,

عربات وسيارات أجرة على الطريق،

all kinds of urban movement.

كل أشكال الحركة في المدينة.

We trained a vision algorithm on those feeds

قمنا بتدريب خوارزمية بصرية على هذه المدخلات

based on a technique called "optical flow,"

بناءً على تقنية تدعى "التدفق البصري"

to analyze the collective density,

لتحليل الكثافة الجماعية،

direction, dwell and velocity states of urban movement.

والاتجاهات وحالات السكون والسرعة في الحركة المدنية.

Our system extracted those states from the feeds as positional data

نظامنا استخرج هذه الحالات من مدخلات بيانات الموقع

and became pads for my robotic units to draw on.

وأصبحت رقعة لروبوتاتي لترسم عليها.

Instead of a collaboration of one-to-one,

بدلًا من تعاون واحد-لواحد،

we made a collaboration of many-to-many.

قمنا بالتعاون بشكل العديد-مع-العديد.

By combining the vision of human and machine in the city,

وبدمجنا النظر لكل من البشر والآلات في المدينة،

we reimagined what a landscape painting could be.

لقد أعدنا تخيل كيف يمكن أن يكون رسم المناظر الطبيعية.

Throughout all of my experiments with D.O.U.G.,

من خلال كل تجاربي مع و.ع.ر.ج

no two performances have ever been the same.

لم نجد أدائين متماثلين أبدًا.

And through collaboration,

ومن خلال التعاون،

we create something that neither of us could have done alone:

نصنع شيئا لم يكن أي منّا ليصنعه لوحده.

we explore the boundaries of our creativity,

نحن نتقصّى الحدود لإبداعنا،

human and nonhuman working in parallel.

بشر وغير بشر يعملون على التوازي.

I think this is just the beginning.

أعتقد أن هذه فقط البداية.

This year, I've launched Scilicet,

هذا العام، أطلقت "سيليسيت"

my new lab exploring human and interhuman collaboration.

مختبري الجديد لاستكشاف التعاون البشري.

We're really interested in the feedback loop

نحن حقًا مهتمون في حلقة التغذية الراجعة

between individual, artificial and ecological systems.

بين الأنظمة المفردة الصنعية والبيولوجية.

We're connecting human and machine output

نحن نربط مابين خرج البشر والآلة

to biometrics and other kinds of environmental data.

عبر قياسات حيوية وأنواع أخرى من البيانات المحيطية.

We're inviting anyone who's interested in the future of work, systems

نحن ندعو أي أحد لديه اهتمام في مستقبل العمل

and interhuman collaboration

والتعاون ما بين الأنظمة والبشر

to explore with us.

ليستكشف معنا.

We know it's not just technologists that have to do this work

نحن نعلم أن هذا العمل ليس حكرًا على التكنولوجيين فقط

and that we all have a role to play.

وأن لكل منا دور ليؤديه.

We believe that by teaching machines

نحن نؤمن أنه بتعليم الآلات

how to do the work traditionally done by humans,

كيفية القيام بالأعمال التي تخص البشر بشكل تقليدي،

we can explore and evolve our criteria

نستطيع استكشاف وتطوير معايرنا

of what's made possible by the human hand.

عما يمكن لليد البشرية إنجازه.

And part of that journey is embracing the imperfections

وجزء من الرحلة هو تقبل الأخطاء

and recognizing the fallibility of both human and machine,

والاعتراف بقابلية الخطأ لكل من البشر والآلة،

in order to expand the potential of both.

من أجل توسيع أفق الطرفين.

Today, I'm still in pursuit of finding the beauty

اليوم، مازلت أسعى لإيجاد الجمال

in human and nonhuman creativity.

في الإبداع البشري والغير بشري.

In the future, I have no idea what that will look like,

لا أدري كيف سوف يبدو ذلك في المستقبل،

but I'm pretty curious to find out.

ولكن لدي فضول كبير لمعرفة ذلك.

Thank you.

شكرًا لكم.

(Applause)

(تصفيق)