Why I draw with robots | Sougwen Chung

Translator: Ivana Korom Reviewer: Camille Martínez

Translator: Ivaylo Georgiev Reviewer: Bilyana Macleod

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

Мнозина от нас използват технологии в ежедневието си.

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

Някои разчитат на технологиите да вършат работата ни.

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

За кратко смятах, че машините и технологиите , които са важни

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

са добри инструменти, можещи да направят работата ми по-ефективна и плодотворна.

Но с разтежа на автоматизацията сред различни индустрии,

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

се замислих:

it led me to wonder:

If machines are starting to be able to do the work

Ако машините стават способни да вършат работата

traditionally done by humans,

досега извършвана от хора,

what will become of the human hand?

какво ще стане с човешката ръка?

How does our desire for perfection, precision and automation

Как желанието ни за съвършенство, прецизност и автоматизация

affect our ability to be creative?

влияят на нашата изобретателност?

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

В работата си като артист и изследовател, изучавам изкуствен интелект и роботика,

to develop new processes for human creativity.

за да разработвам нови процеси за човешка изобретателност.

For the past few years,

За последните години

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

съм работила сред машини, данни и изникващи технологии.

It's part of a lifelong fascination

Това е част от доживотно възхищение

about the dynamics of individuals and systems

за динамиката между хора и системи

and all the messiness that that entails.

и цялата бъркотия, която тя предизвиква.

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

Това е начина за изледване по отношение на края на изкуствения интелекти нас

and where I'm developing processes

и къде разработвам процеси,

that investigate potential sensory mixes of the future.

които изследват потенциални смесици в бъдеще.

I think it's where philosophy and technology intersect.

Мисля, че тук философията и технологията се пресичат.

Doing this work has taught me a few things.

Тази работа ме научи на някои неща.

It's taught me how embracing imperfection

Научи ме как приемането на несъвършенствата

can actually teach us something about ourselves.

може да ни покаже нещо за самите нас.

It's taught me that exploring art

Научи ме, че изследването на изкуството

can actually help shape the technology that shapes us.

може да промени технологията, която оформя нас.

And it's taught me that combining AI and robotics

И ми показа, че комбинирането на изкуствен интелект и роботика

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

с традиционни форми на креативност - в частност визуални изкуства -

can help us think a little bit more deeply

може поощри да мислим по-задълбочено

about what is human and what is the machine.

за това какво е човек и какво машина.

And it's led me to the realization

И доведе до извода,

that collaboration is the key to creating the space for both

че сътрудничеството е ключът, за създаването на място за двете

as we move forward.

докато продължаваме напред

It all started with a simple experiment with machines,

Всичко започна с прост експеримент с машини,

called "Drawing Operations Unit: Generation 1."

наречен "Поделение за рисуващи операции: генерация 1".

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

Наричам машината ДОУГ за по-кратко.

Before I built D.O.U.G,

Преди да създам ДОУГ,

I didn't know anything about building robots.

Не знаех нищо за създаването на роботи.

I took some open-source robotic arm designs,

Трябваха отворени дизайни за роботски ръце,

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

направих система с която роботът да следи жестовете ми

and follow [them] in real time.

и да ги следва в реално време.

The premise was simple:

Обещанието беше просто:

I would lead, and it would follow.

аз щях да водя, а той да следва.

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

Аз щях да чертая линия, а той да я имитира.

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

Обратно в 2015, рисувахме за първи път,

in front of a small audience in New York City.

пред малка публика в Ню Йорк.

The process was pretty sparse --

Процесът беше прост -

no lights, no sounds, nothing to hide behind.

без светлини, без звуци, нищо за криене.

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

Само потящите ми длани и прегряващият механизъм на робота.

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

(смее се) Очевидно не сме създадени за това.

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

Но нещо интересно стана, което не очаквах.

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

Вижте, ДОУГ, в примитивната си форма, не следваше моята линия идеално

While in the simulation that happened onscreen

Докато в симулацията на екран

it was pixel-perfect,

беше точен до пиксел,

in physical reality, it was a different story.

в реалността беше различна история.

It would slip and slide and punctuate and falter,

хлъзгаше се и пързаляше, прекъсваше и засичаше,

and I would be forced to respond.

а аз трябваше да отреагирам.

There was nothing pristine about it.

Нямаше нищо първично в това.

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

Но все пак, някак, грешките направиха работата по-интересна.

The machine was interpreting my line but not perfectly.

Машината интерпретираше линията ми, но не перфектно.

And I was forced to respond.

И трябваше да отреагирам.

We were adapting to each other in real time.

Приспособявахме се в реално време.

And seeing this taught me a few things.

Видяното ме научи на някои неща.

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

Показа ми, че грешките ни, правят работата интересна.

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

И осъзнах, че чрез несъвършенството на машината,

our imperfections became what was beautiful about the interaction.

нашите несъвършенства стават това, което е красиво във взаимоотношението.

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

И бях развълнувана, защо осъзнах,

that maybe part of the beauty of human and machine systems

че част от красотата между хората и машините

is their shared inherent fallibility.

е тяхната споделена наследена погрешимост.

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

За втората генерация ДОУГ,

I knew I wanted to explore this idea.

знаех, че искам да изследвам тази идея.

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

Но вместо инцидент, породен от претоварване на роботска ръка,

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

исках да проектирам система, която да отговаря на схемите ми

in ways that I didn't expect.

по начини, които не съм очаквала.

So, I used a visual algorithm to extract visual information

Иизползвах визуален алгоритъм за извличане на информация

from decades of my digital and analog drawings.

от десетилетията ми дигитални и аналогови схеми.

I trained a neural net on these drawings

Тренирах невронна мрежа на тези схеми

in order to generate recurring patterns in the work

с цел да генерирам повтарящи се шаблони,

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

които после се връщаха към машината чрез специален софтуер.

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

Старателно събирах колкото можех от схемите ми

finished works, unfinished experiments and random sketches --

завършени работи, незавършени експерименти и случайни драсканици -

and tagged them for the AI system.

и ги отбелязвах за изкуствения интелект.

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

И откакто съм артист, съм работила над 20 години.

Collecting that many drawings took months,

Събирането на толкова схеми отне месеци,

it was a whole thing.

това е цялото нещо.

And here's the thing about training AI systems:

И ето за обучението на изкуствения интелект

it's actually a lot of hard work.

много тежка работа е.

A lot of work goes on behind the scenes.

Много работа остава незабелязана.

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

Но вършейки работата, осъзнах малко повече за това

about how the architecture of an AI is constructed.

как архитектурата на изкуствения интелект е конструирана.

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

И осъзнах, че не е само модели и класификатори

for the neural network.

за невронната мрежа.

But it's a fundamentally malleable and shapable system,

А е фундаментално ковка и лесна за оформяне система,

one in which the human hand is always present.

където човешката ръка е винаги насъщна.

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

Далеч е от всемогъщия изкуствен интелект, в който ни карат да вярваме.

So I collected these drawings for the neural net.

Та, събирах схеми за невронната мрежа.

And we realized something that wasn't previously possible.

И ние осъзнахме нещо, което не беше възможно преди.

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

Моят робот ДОУГ, беше станал отражение в реално време

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

на работата, която бях вършила цял живот.

The data was personal, but the results were powerful.

Данните бяха лични, но резултатите бяха окуражаващи.

And I got really excited,

И силно се развълнувах,

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

защото започнах да мисля, че машините може би не трябва да са само инструменти,

but they can function as nonhuman collaborators.

но могат да служат като не-човешки сътрудници.

And even more than that,

И дори повече,

I thought maybe the future of human creativity

помислих, че може би човешката изобретателност

isn't in what it makes

не е в това, което правим,

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

а в това как изследваме нови начини на мислене.

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

Така че, ако ДОУГ 1 беше мускулът

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

и ДОУГ 2 беше мозъкът,

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

харесва ми да считам ДОУГ 3 )за семейството.

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

Исках да изследвам мащабното сътрудничество между човек-машина

So over the past few months,

Така че, в следващите месеци

I worked with my team to develop 20 custom robots

работех с екипа си над 20 специализирани робота,

that could work with me as a collective.

които да работят с мен като колектив.

They would work as a group,

Трябваше да работят като група,

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

и заедно щяхме да сътрудничим с целия Ню Йорк.

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

Бях вдъхновена от изследователя от Станфорд Фей-Фей Ли,

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

каза: " Искаме да научим как машините да мислят,

we need to first teach them how to see."

първо трябва да ги научим как да виждат."

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

Замислих се за 10 години от живота ми в Ню Йорк

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

и как съм била гледана от охранителни камери в града.

And I thought it would be really interesting

И помислих, че ще е наистина интересно

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

ако ги използвам да науча роботите си да виждат.

So with this project,

Та, с този проект,

I thought about the gaze of the machine,

помислих за погледа на машината

and I began to think about vision as multidimensional,

и започнах да мисля за зрението като многоизмерно,

as views from somewhere.

като гледки от някъде.

We collected video

Събрахме видео

from publicly available camera feeds on the internet

от публично достъпни записи в интернет

of people walking on the sidewalks,

на хора, ходещи по тротарите,

cars and taxis on the road,

коли и таксита по пътя,

all kinds of urban movement.

всички видове градско движение.

We trained a vision algorithm on those feeds

Обучихме визуален алгоритъм на тези записи

based on a technique called "optical flow,"

на база техника наречена "оптичен поток",

to analyze the collective density,

за да анализираме общата гъстота

direction, dwell and velocity states of urban movement.

посока, застояване и скорост на градското движение.

Our system extracted those states from the feeds as positional data

Системата ни извлече тези състояния от записите като позиционни данни

and became pads for my robotic units to draw on.

и те станаха подложка, върху която роботите ми да рисуват.

Instead of a collaboration of one-to-one,

Вместо сътрудничество един-към-един,

we made a collaboration of many-to-many.

направихме сътрудничество много-към-много.

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

Комбинирайки зрението на човека и машината в града,

we reimagined what a landscape painting could be.

ние претворихме представата за пейзажна картина.

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

През всичките ми експерименти с ДОУГ,

no two performances have ever been the same.

никои две представления не са били еднакви.

And through collaboration,

И през сътрудничество,

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

ние създаваме нещо, което никой поотделно не би:

we explore the boundaries of our creativity,

изследваме границите на изобретателността си,

human and nonhuman working in parallel.

човек и не-човек, работещи паралелно.

I think this is just the beginning.

Мисля, че това е само началото.

This year, I've launched Scilicet,

Тази година открих Scilicet

my new lab exploring human and interhuman collaboration.

новата ми лаборатория, изследваща сътрудничеството между човек и не-човек.

We're really interested in the feedback loop

Наистина сме интересуваме в обратната връзка

between individual, artificial and ecological systems.

между индивид, изкуствени и екологични системи.

We're connecting human and machine output

Свързваме човешки и машинни крайни резултати

to biometrics and other kinds of environmental data.

с биометрики и други видове данни за средата.

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

Каним всеки, който се интересува от бъдещето на работата,

and interhuman collaboration

системно и човешко сътрудничество

to explore with us.

да изследва с нас.

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

Знаем, че не само технолозите трябва да вършат тази работа

and that we all have a role to play.

и че всички имаме роля в това.

We believe that by teaching machines

Вярваме, че като учим машини

how to do the work traditionally done by humans,

как да вършат човешката работа,

we can explore and evolve our criteria

можем да изследваме и подобрим критериите си

of what's made possible by the human hand.

за какво е възможно да сътвори човешката ръка.

And part of that journey is embracing the imperfections

И част от това пътешествие е приемането на несъвършенствата

and recognizing the fallibility of both human and machine,

и разпознаването на погрешимостта и на човека, и на машината,

in order to expand the potential of both.

за да повишим потенциала и на двете.

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

Днес още съм в преследване на красотата

in human and nonhuman creativity.

в човешката и не-човешката изобретателност.

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

В бъдеще, нямам идея как ще изглежда тя,

but I'm pretty curious to find out.

но съм любопитна да разбера.

Thank you.

Благодаря ви.

(Applause)

(аплодисменти)