Golan Levin makes art that looks back at you

Golan Levin hace arte que vuelve a mirarte

56,800 views ・ 2009-07-30

TED


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Traductor: Laura Corredor Velandia Revisor: Sebastian Betti
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Hello! My name is Golan Levin.
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3000
¡Hola! Mi nombre es Golan Levin
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I'm an artist and an engineer,
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2000
Soy artista e ingeniero
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which is, increasingly, a more common kind of hybrid.
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lo cual está siendo una especie de híbrido cada vez más común
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But I still fall into this weird crack
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Pero todavía caigo en este rompimiento extraño
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where people don't seem to understand me.
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donde la gente no parece entenderme.
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And I was looking around and I found this wonderful picture.
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Y estaba mirando y encontré esta foto maravillosa.
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It's a letter from "Artforum" in 1967
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Es una carta de “Artforum” de 1967
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saying "We can't imagine ever doing a special issue
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que dice “No podemos imaginar incluso en hacer un número especial
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on electronics or computers in art." And they still haven't.
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sobre electrónica o computadores en arte”. Y todavía no lo han hecho.
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And lest you think that you all, as the digerati, are more enlightened,
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y no sea que piensen que todos, como los digerati, son más iluminados.
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I went to the Apple iPhone app store the other day.
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El otro día fui a la tienda de aplicaciones para iPhone de Apple.
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Where's art? I got productivity. I got sports.
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¿Dónde está el arte? Hay productividad. Hay deportes.
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And somehow the idea that one would want to make art for the iPhone,
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Y de algún modo la idea de que uno quiera hacer arte para el iPhone,
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which my friends and I are doing now,
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que es lo que mis amigos y yo estamos haciendo ahora,
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is still not reflected in our understanding
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aún no se refleja en nuestro entendimiento
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of what computers are for.
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de para qué son los computadores.
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So, from both directions, there is kind of, I think, a lack of understanding
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Así que, desde los dos puntos, existe algo así como, creo, una falta de comprensión
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about what it could mean to be an artist who uses the materials
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acerca de lo que podría significar ser un artista o una artista que
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of his own day, or her own day,
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utiliza los materiales de su propio día,
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which I think artists are obliged to do,
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Lo que creo que los artistas están obligados a hacer,
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is to really explore the expressive potential of the new tools that we have.
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es explorar realmente el potencial expresivo de las nuevas herramientas que tenemos.
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In my own case, I'm an artist,
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2000
En mi caso propio, soy un artista,
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and I'm really interested in
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y estoy realmente interesado en
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expanding the vocabulary of human action,
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2000
expandir el vocabulario de la acción humana,
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and basically empowering people through interactivity.
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3000
y básicamente dar poder a la gente a través de la interactividad.
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I want people to discover themselves as actors,
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3000
Quiero que las personas se descubran a sí mismas como actores,
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as creative actors, by having interactive experiences.
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4000
como actores creativos, mediante experiencias interactivas.
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A lot of my work is about trying to get away from this.
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3000
Mucho de mi trabajo se trata de salir de esto.
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This a photograph of the desktop of a student of mine.
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2000
Ésta es una fotografía del escritorio de uno de mis estudiantes.
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And when I say desktop, I don't just mean
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Y cuando digo escritorio, no sólo significa
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the actual desk where his mouse has worn away the surface of the desk.
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la mesa desde donde su ratón ha desgastado la superficie del escritorio.
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If you look carefully, you can even see
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Si mira cuidadosamente, incluso puede ver
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a hint of the Apple menu, up here in the upper left,
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una pista del menú de Apple, arriba en la parte superior izquierda,
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where the virtual world has literally
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2000
en donde el mundo virtual literalmente
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punched through to the physical.
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2000
ha traspasado al físico.
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So this is, as Joy Mountford once said,
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4000
Entonces esto es, como dijo una vez Jon Mountford
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"The mouse is probably the narrowest straw
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2000
“el ratón es probablemente el pitillo más estrecho
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you could try to suck all of human expression through."
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2000
a través del cual puedes succionar toda la expresión humana”.
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(Laughter)
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3000
(Risas)
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And the thing I'm really trying to do is enabling people to have more rich
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3000
Y lo que estoy tratando de hacer realmente, es permitir que la gente tenga más
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kinds of interactive experiences.
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tipos de experiencias interactivas ricas.
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How can we get away from the mouse and use our full bodies
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2000
Cómo podemos alejarnos del ratón y utilizar todo nuestro cuerpo
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as a way of exploring aesthetic experiences,
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3000
como una forma de explorar experiencias estéticas
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not necessarily utilitarian ones.
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no necesariamente utilitarias.
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So I write software. And that's how I do it.
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3000
Entonces escribo software. Y así es cómo lo hago.
02:13
And a lot of my experiences
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2000
Y muchas de mis experiencias
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resemble mirrors in some way.
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2000
se asemejan a espejos de algún modo.
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Because this is, in some sense, the first way,
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2000
Porque esto es, de alguna forma, el primer modo,
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that people discover their own potential as actors,
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2000
en el que las personas descubren su propio potencial como actores
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and discover their own agency.
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141160
2000
y descubren su propia capacidad.
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By saying "Who is that person in the mirror? Oh it's actually me."
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143160
3000
Diciendo: "¿quién es esa persona en el espejo? oh, en realidad soy yo".
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And so, to give an example,
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2000
Y así, para dar un ejemplo,
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this is a project from last year,
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2000
este es un proyecto del año pasado.
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which is called the Interstitial Fragment Processor.
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150160
2000
Que se llama Procesador de Fragmentos Intersticiales.
02:32
And it allows people to explore the negative shapes that they create
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152160
4000
Y permite que las personas exploren las formas negativas que crean
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when they're just going about their everyday business.
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156160
3000
cuando realizan simplemente sus asuntos cotidianos.
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So as people make shapes with their hands or their heads
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2000
Así como la gente hace formas con sus manos o con sus cabezas
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and so forth, or with each other,
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175160
2000
y sucesivamente, o con otros,
02:57
these shapes literally produce sounds and drop out of thin air --
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177160
3000
estas formas literalmente producen sonidos y una salida de aire ligero.
03:00
basically taking what's often this, kind of, unseen space,
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4000
Básicamente tomando, lo que es frecuentemente, este tipo de espacio invisible
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or this undetected space, and making it something real,
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3000
o no detectado, y haciéndolo real,
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that people then can appreciate and become creative with.
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3000
las personas lo pueden notar y se pueden volver creativas con él.
03:10
So again, people discover their creative agency in this way.
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190160
3000
Así que, nuevamente, las personas descubren su capacidad creativa de esta manera.
03:13
And their own personalities come out
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193160
2000
Y sus propias personalidades salen a flote
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in totally unique ways.
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195160
3000
de formas totalmente únicas.
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So in addition to using full-body input,
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198160
3000
Entonces además de utilizar todo el cuerpo como entrada,
03:21
something that I've explored now, for a while,
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201160
2000
algo que he explorado desde hace un tiempo
03:23
has been the use of the voice,
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203160
2000
ha sido el uso de la voz.
03:25
which is an immensely expressive system for us, vocalizing.
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205160
4000
Lo que es un sistema inmensamente expresivo para nosotros, vocalizar.
03:29
Song is one of our oldest ways
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2000
La canción es una de las formas más viejas
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of making ourselves heard and understood.
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211160
3000
de hacernos escuchar y entender.
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And I came across this fantastic research by Wolfgang Köhler,
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214160
2000
Y entonces me crucé con esta fantástica investigación de Wolfgang Köhler,
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the so-called father of gestalt psychology, from 1927,
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216160
4000
el llamado padre de la psicología gestalt, desde 1927,
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who submitted to an audience like yourselves
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220160
2000
que envió a una audiencia como ustedes
03:42
the following two shapes.
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222160
2000
las siguientes dos formas.
03:44
And he said one of them is called Maluma.
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224160
2000
Y dijo que una de ellas se llama Maluma.
03:46
And one of them is called Taketa. Which is which?
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226160
2000
y la otra se llama Taketa. ¿Cuál es cuál?
03:48
Anyone want to hazard a guess?
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228160
4000
¿Alguien se arriesga a responder?
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Maluma is on top. Yeah. So.
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232160
2000
Maluma está arriba. Sí. Entonces.
03:54
As he says here, most people answer without any hesitation.
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234160
3000
Como el dice aquí, la mayoría de la gente responde sin vacilar.
03:57
So what we're really seeing here is a phenomenon
80
237160
2000
Así que lo que estamos viendo aquí en realidad es un fenómeno
03:59
called phonaesthesia,
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239160
2000
llamado fonestesia
04:01
which is a kind of synesthesia that all of you have.
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241160
2000
que es un tipo de sinestesia que todos ustedes tienen.
04:03
And so, whereas Dr. Oliver Sacks has talked about
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243160
2000
Y entonces, mientras que el Dr. Oliver Sacks ha hablado acerca
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how perhaps one person in a million
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245160
2000
de cómo, quizás una persona en un millón
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actually has true synesthesia,
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247160
2000
realmente tiene sinestesia,
04:09
where they hear colors or taste shapes, and things like this,
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249160
2000
y escuchan colores o prueban formas, y cosas como éstas
04:11
phonaesthesia is something we can all experience to some extent.
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251160
2000
la fonestesia es algo que todos podemos experimentar hasta cierto punto.
04:13
It's about mappings between different perceptual domains,
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253160
3000
Se trata de mapeos entre ciertos dominios perceptuales,
04:16
like hardness, sharpness, brightness and darkness,
89
256160
3000
como dureza, nitidez, brillo y oscuridad,
04:19
and the phonemes that we're able to speak with.
90
259160
2000
y los fonemas con lo que podemos hablar.
04:21
So 70 years on, there's been some research where
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261160
2000
Así que en 70 años, ha habido alguna investigación en la que
04:23
cognitive psychologists have actually sussed out
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263160
2000
los psicólogos cognitivos han dilucidado en realidad
04:25
the extent to which, you know,
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265160
2000
el punto al cual, uno sabe
04:27
L, M and B are more associated with shapes that look like this,
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267160
4000
que L, M y B están asociados con formas que lucen así,
04:31
and P, T and K are perhaps more associated with shapes like this.
95
271160
4000
y P, T y K están quizá más asociadas con formas que lucen así.
04:35
And here we suddenly begin to have a mapping between curvature
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275160
2000
y aquí de repente empezamos a tener un mapeo entre la curvatura
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that we can exploit numerically,
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277160
2000
que podemos explotar numéricamente,
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a relative mapping between curvature and shape.
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279160
3000
un mapeo relativo entre curvatura y [discurso].
04:42
So it occurred to me, what happens if we could run these backwards?
99
282160
3000
Entonces se me ocurrió, ¿qué pasaría si pudiéramos hacerlo al revés?
04:45
And thus was born the project called Remark,
100
285160
2000
y entonces nació el proyecto llamado Remark.
04:47
which is a collaboration with Zachary Lieberman
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287160
2000
que es una colaboración con Zachary Lieberman
04:49
and the Ars Electronica Futurelab.
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289160
2000
y Ars Electronica Futurelab.
04:51
And this is an interactive installation which presents
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291160
2000
y ésta es una instalación interactiva que presenta
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the fiction that speech casts visible shadows.
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293160
2000
la ficción de que el discurso arroja sombras invisibles.
04:55
So the idea is you step into a kind of a magic light.
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295160
3000
Así que la idea es que usted entre en una especie de luz mágica
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And as you do, you see the shadows of your own speech.
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298160
3000
y mientras lo hace, vea las sombras de su propio discurso.
05:01
And they sort of fly away, out of your head.
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301160
2000
y como que vuelan, fuera de su cabeza.
05:03
If a computer speech recognition system
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303160
3000
Si un sistema de reconocimiento computarizado
05:06
is able to recognize what you're saying, then it spells it out.
109
306160
4000
puede reconocer lo que está diciendo, entonces lo pronuncia.
05:10
And if it isn't then it produces a shape which is very phonaesthetically
110
310160
2000
Y si no, produce una forma que es muy fonestésica
05:12
tightly coupled to the sounds you made.
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312160
2000
muy acoplada a los sonidos que usted hace.
05:14
So let's bring up a video of that.
112
314160
3000
Entonces veamos un video de eso.
06:03
(Applause)
113
363160
2000
(Aplausos)
06:05
Thanks. So. And this project here,
114
365160
3000
Gracias. Entonces, en este proyecto
06:08
I was working with the great abstract vocalist, Jaap Blonk.
115
368160
3000
estaba trabajando con el gran vocalista abstracto, Jaap Blonk.
06:11
And he is a world expert in performing "The Ursonate,"
116
371160
3000
Y él es un experto mundial interpretando "La Ursonata"
06:14
which is a half-an-hour nonsense poem
117
374160
2000
que es un poema sin sentido de media hora
06:16
by Kurt Schwitters, written in the 1920s,
118
376160
2000
de Kurt Schwitters, escrito en los años 20.
06:18
which is half an hour of very highly patterned nonsense.
119
378160
4000
Que es media hora de un sinsentido con un patrón.
06:22
And it's almost impossible to perform.
120
382160
2000
y es casi imposible de interpretar.
06:24
But Jaap is one of the world experts in performing it.
121
384160
3000
Pero Japp es uno de los expertos mundiales en interpretarlo.
06:27
And in this project we've developed
122
387160
2000
y en este proyecto desarrollamos
06:29
a form of intelligent real-time subtitles.
123
389160
3000
una forma de subtítulos inteligentes en tiempo real.
06:32
So these are our live subtitles,
124
392160
3000
Entonces esos son nuestros subtítulos en vivo,
06:35
that are being produced by a computer that knows the text of "The Ursonate" --
125
395160
3000
que están siendo producidos por un computador que sabe el texto de "La Ursonata",
06:38
fortunately Jaap does too, very well --
126
398160
3000
afortunadamente Japp también, muy bien.
06:41
and it is delivering that text at the same time as Jaap is.
127
401160
5000
Y está llevando el texto al mismo tiempo que Jaap.
06:53
So all the text you're going to see
128
413160
2000
Así que todo el texto que van a ver
06:55
is real-time generated by the computer,
129
415160
2000
está generado en tiempo real por la computadora.
06:57
visualizing what he's doing with his voice.
130
417160
3000
visualizando lo que él hace con su voz.
08:10
Here you can see the set-up where there is a screen with the subtitles behind him.
131
490160
3000
Aquí uno puede ver el montaje en donde hay una pantalla con subtítulos detrás de él.
08:34
Okay. So ...
132
514160
2000
Ok, entonces...
08:36
(Applause)
133
516160
5000
(Aplausos)
08:41
The full videos are online if you are interested.
134
521160
2000
Todos los videos están en línea si están interesados.
08:43
I got a split reaction to that during the live performance,
135
523160
2000
Tengo una reacción dividida a eso durante la interpretación en vivo.
08:45
because there is some people who understand
136
525160
2000
Porque hay algunas personas que entenderían
08:47
live subtitles are a kind of an oxymoron,
137
527160
2000
los subtítulos en vivo como una especie de oxímoron.
08:49
because usually there is someone making them afterwards.
138
529160
3000
Porque usualmente hay alguien haciéndolos después.
08:52
And then a bunch of people who were like, "What's the big deal?
139
532160
3000
Y luego un grupo de gente que estaba como "¿cuál es el punto?
08:55
I see subtitles all the time on television."
140
535160
2000
Veo subtítulos todo el tiempo en televisión".
08:57
You know? They don't imagine the person in the booth, typing it all.
141
537160
3000
¿Saben? Ellos no se imaginan la persona en la cabina, escribiendo todo.
09:00
So in addition to the full body, and in addition to the voice,
142
540160
3000
Entonces, adicional a todo el cuerpo, y adicional a la voz,
09:03
another thing that I've been really interested in,
143
543160
2000
otra cosa en la que me he interesado mucho,
09:05
most recently, is the use of the eyes,
144
545160
2000
más recientemente, es el uso de ojos,
09:07
or the gaze, in terms of how people relate to each other.
145
547160
4000
o la mirada fija, en términos de cómo la gente se relaciona entre sí.
09:11
It's a really profound amount of nonverbal information
146
551160
2000
Es una cantidad realmente profunda de información no verbal
09:13
that's communicated with the eyes.
147
553160
2000
que se comunica con los ojos.
09:15
And it's one of the most interesting technical challenges
148
555160
2000
Y es uno de los restos técnicos más interesantes
09:17
that's very currently active in the computer sciences:
149
557160
2000
que está recientemente muy activa en la ciencia de computadores.
09:19
being able to have a camera that can understand,
150
559160
2000
Ser capaz de tener una cámara que puede entender
09:21
from a fairly big distance away,
151
561160
2000
desde una distancia bastante lejana,
09:23
how these little tiny balls are actually pointing in one way or another
152
563160
3000
cómo esas pequeñas bolas están actualmente dirigiéndose de uno u otro modo,
09:26
to reveal what you're interested in,
153
566160
2000
para revelar en que está interesado,
09:28
and where your attention is directed.
154
568160
2000
y hacia dónde se dirige su atención.
09:30
So there is a lot of emotional communication that happens there.
155
570160
3000
Entonces está ocurriendo allí mucha comunicación emocional.
09:33
And so I've been beginning, with a variety of different projects,
156
573160
4000
Y he empezado una variedad de proyectos diferentes
09:37
to understand how people can relate to machines with their eyes.
157
577160
3000
para entender cómo la gente se puede relacionar con las máquinas con los ojos.
09:40
And basically to ask the questions:
158
580160
3000
Y básicamente para hacer las preguntas,
09:43
What if art was aware that we were looking at it?
159
583160
5000
¿Qué tal si el arte supiera que lo estamos observando?
09:48
How could it respond, in a way,
160
588160
2000
¿Cómo respondería, de algún modo,
09:50
to acknowledge or subvert the fact that we're looking at it?
161
590160
3000
reconocer o revertir el hecho de que lo estamos mirando?
09:53
And what could it do if it could look back at us?
162
593160
3000
¿Y qué tal si nos pudiera observar de vuelta?
09:56
And so those are the questions that are happening in the next projects.
163
596160
2000
Esas son las preguntas que están surgiendo en los próximos proyectos.
09:58
In the first one which I'm going to show you, called Eyecode,
164
598160
3000
El primero, que les voy a mostrar, llamado "Eyecode",
10:01
it's a piece of interactive software
165
601160
2000
es una pieza de software interactivo
10:03
in which, if we read this little circle,
166
603160
2000
en la que, si leemos este pequeño círculo,
10:05
"the trace left by the looking of the previous observer
167
605160
3000
"la señal que deja al mirar al observador previo
10:08
looks at the trace left by the looking of previous observer."
168
608160
3000
mira a la señal que deja mirar al observador previo".
10:11
The idea is that it's an image wholly constructed
169
611160
2000
La idea es que es una imagen completamente construida
10:13
from its own history of being viewed
170
613160
2000
de su propia historia de ser vista
10:15
by different people in an installation.
171
615160
2000
por diferentes personas en una instalación.
10:17
So let me just switch over so we can do the live demo.
172
617160
5000
Déjenme cambiar para que podamos ver la demostración en vivo.
10:22
So let's run this and see if it works.
173
622160
4000
Corramos esto y veamos si funciona.
10:26
Okay. Ah, there is lots of nice bright video.
174
626160
3000
Ok, Ah, hay mucho de buen video.
10:29
There is just a little test screen that shows that it's working.
175
629160
2000
Hay tan sólo una pruebita a la pantalla que muestra que está funcionando.
10:31
And what I'm just going to do is -- I'm going to hide that.
176
631160
2000
Y lo que voy a hacer ahora es esconder eso.
10:33
And you can see here that what it's doing
177
633160
2000
Y pueden ver aquí lo que está haciendo
10:35
is it's recording my eyes every time I blink.
178
635160
3000
Está grabando mis ojos cada vez que parpadeo.
10:44
Hello? And I can ... hello ... okay.
179
644160
4000
Hola? Y puedo... hola...ok.
10:48
And no matter where I am, what's really going on here
180
648160
2000
Y no importa dónde esté, lo que está ocurriendo aquí en verdad
10:50
is that it's an eye-tracking system that tries to locate my eyes.
181
650160
3000
es que es un sistema rastreador de ojos que trata de localizar mis ojos.
10:53
And if I get really far away I'm blurry.
182
653160
2000
Y si estoy muy lejos, soy borroso
10:55
You know, you're going to have these kind of blurry spots like this
183
655160
2000
Saben, van a tener este tipo de manchas borrosas
10:57
that maybe only resemble eyes in a very very abstract way.
184
657160
3000
que quizá sólo se parecen a ojos de una forma muy, muy abstracta
11:00
But if I come up really close and stare directly at the camera
185
660160
3000
Pero si me acerco mucho y miro directamente a la cámara
11:03
on this laptop then you'll see these nice crisp eyes.
186
663160
2000
en este portátil, entonces verán estos dulces ojos frescos.
11:05
You can think of it as a way of, sort of, typing, with your eyes.
187
665160
4000
Pueden pensar en esto como una forma de, como, escribir, con los ojos.
11:09
And what you're typing are recordings of your eyes
188
669160
2000
Y lo que están escribiendo son registros de sus ojos
11:11
as you're looking at other peoples' eyes.
189
671160
2000
mientras ven a los ojos de otros.
11:13
So each person is looking at the looking
190
673160
3000
Así cada persona está mirando la mirada
11:16
of everyone else before them.
191
676160
2000
de alguien más antes de ellos.
11:18
And this exists in larger installations
192
678160
2000
y existe en instalaciones más grandes
11:20
where there are thousands and thousands of eyes
193
680160
2000
en donde hay miles y miles de ojos
11:22
that people could be staring at,
194
682160
2000
a los que la gente puede estar mirando.
11:24
as you see who's looking at the people looking
195
684160
2000
mientras ven quién está mirando a la gente mirando
11:26
at the people looking before them.
196
686160
2000
a la gente mirando antes de ellos.
11:28
So I'll just add a couple more. Blink. Blink.
197
688160
3000
Agregaré un par más. Parpadeo. Parpadeo.
11:31
And you can see, just once again, how it's sort of finding my eyes
198
691160
3000
Y pueden ver, una vez más, cómo está como tratando de encontrar mis ojos
11:34
and doing its best to estimate when it's blinking.
199
694160
3000
y haciendo lo mejor para estimar cuando están parpadeando.
11:37
Alright. Let's leave that.
200
697160
2000
Bueno. Dejémoslo ahí.
11:39
So that's this kind of recursive observation system.
201
699160
3000
Es como un tipo de observación recursiva.
11:42
(Applause)
202
702160
2000
(Aplausos)
11:44
Thank you.
203
704160
2000
Gracias.
11:46
The last couple pieces I'm going to show
204
706160
2000
El último par de piezas que voy a mostrar
11:48
are basically in the new realm of robotics -- for me, new for me.
205
708160
2000
está básicamente en el nuevo reino de la robótica, para mí, nuevo para mí.
11:50
It's called Opto-Isolator.
206
710160
2000
Se llama el opto-aislante.
11:52
And I'm going to show a video of the older version of it,
207
712160
3000
Y voy a mostrar un video de la versión más antigua.
11:55
which is just a minute long. Okay.
208
715160
2000
que sólo es de un minuto. Ok.
12:06
In this case, the Opto-Isolator is blinking
209
726160
2000
En este caso, el opto-aislante está parpadeando
12:08
in response to one's own blinks.
210
728160
2000
en respuesta a los parpadeos de uno mismo.
12:10
So it blinks one second after you do.
211
730160
3000
Entonces parpadea un segundo después de que uno lo hace.
12:13
This is a device which is intended to reduce
212
733160
3000
Es un dispositivo que busca reducir
12:16
the phenomenon of gaze down to the simplest possible materials.
213
736160
3000
el fenómeno de mirar profundo a los materiales más sencillos posibles.
12:19
Just one eye,
214
739160
2000
Sólo un ojo,
12:21
looking at you, and eliminating everything else about a face,
215
741160
2000
mirándolo, y eliminando todo lo demás de una cara.
12:23
but just to consider gaze in an isolated way
216
743160
3000
Pero para considerar la mirada fija de forma aislada
12:26
as a kind of, as an element.
217
746160
3000
como una especie de elemento.
12:29
And at the same time, it attempts to engage in what you might call
218
749160
3000
Y al mismo tiempo, intenta involucrarse en lo que podrían llamar
12:32
familiar psycho-social gaze behaviors.
219
752160
2000
comportamientos familiares de mirada psicosocial.
12:34
Like looking away if you look at it too long
220
754160
2000
Como mirar a lo lejos si lo miran mucho
12:36
because it gets shy,
221
756160
2000
porque se pone tímido.
12:38
or things like that.
222
758160
3000
O cosas así.
12:41
Okay. So the last project I'm going to show
223
761160
3000
Ok. El último proyecto que voy a mostrar
12:44
is this new one called Snout.
224
764160
3000
es este nuevo llamado Hocico.
12:47
(Laughter)
225
767160
2000
(Risas)
12:49
It's an eight-foot snout,
226
769160
2000
Es un hocico de 2,5 metros,
12:51
with a googly eye.
227
771160
2000
con un ojo falso.
12:53
(Laughter)
228
773160
1000
(Risas)
12:54
And inside it's got an 800-pound robot arm
229
774160
3000
Y dentro tiene un robot de 360 kilos
12:57
that I borrowed,
230
777160
2000
que conseguí prestado,
12:59
(Laughter)
231
779160
1000
(Risas)
13:00
from a friend.
232
780160
2000
de un amigo.
13:02
(Laughter)
233
782160
1000
(Risas)
13:03
It helps to have good friends.
234
783160
2000
Ayuda tener buenos amigos.
13:05
I'm at Carnegie Mellon; we've got a great Robotics Institute there.
235
785160
3000
Estoy en Carnegie Mellon. Tenemos un gran Instituto de Robótica allí.
13:08
I'd like to show you thing called Snout, which is --
236
788160
2000
Me gustaría mostrarles la cosa llamada Hocico, que es...
13:10
The idea behind this project is to
237
790160
2000
La idea detrás del proyecto es
13:12
make a robot that appears as if it's continually surprised to see you.
238
792160
4000
hacer un robot que parezca continuamente sorprendido de verlos.
13:16
(Laughter)
239
796160
4000
(Risas)
13:20
The idea is that basically --
240
800160
2000
La idea es que básicamente...
13:22
if it's constantly like "Huh? ... Huh?"
241
802160
2000
si está constantemente como "¿Ehh? ... ¿Ehh?"
13:24
That's why its other name is Doubletaker, Taker of Doubles.
242
804160
4000
Por eso el otro nombre es "Doubletaker", tomador de dobles.
13:28
It's always kind of doing a double take: "What?"
243
808160
2000
Siempre está haciendo una toma doble: "¿Qué?"
13:30
And the idea is basically, can it look at you
244
810160
2000
Y la idea es básicamente, los puede mirar
13:32
and make you feel as if like,
245
812160
2000
y hacerlos sentir como si,
13:34
"What? Is it my shoes?"
246
814160
2000
"¿Qué? ¿son mis zapatos?
13:36
"Got something on my hair?" Here we go. Alright.
247
816160
3000
"¿tengo algo en el pelo?" Aquí vamos. Bien.
14:10
Checking him out ...
248
850160
2000
Mirándolo...
14:20
For you nerds, here's a little behind-the-scenes.
249
860160
2000
Para ustedes nerds, aquí un poco detrás de escenas,
14:22
It's got a computer vision system,
250
862160
2000
Tiene un sistema de visión computarizada
14:24
and it tries to look at the people who are moving around the most.
251
864160
3000
y trata de mirar a la gente que se mueve más.
14:39
Those are its targets.
252
879160
2000
Ésos son sus blancos.
14:42
Up there is the skeleton,
253
882160
2000
Arriba está el esqueleto,
14:44
which is actually what it's trying to do.
254
884160
3000
que es en realidad lo que está tratando de hacer.
14:54
It's really about trying to create a novel body language for a new creature.
255
894160
3000
Se trata en verdad de crear un nuevo lenguaje corporal para una nueva criatura.
14:57
Hollywood does this all the time, of course.
256
897160
2000
Hollywood lo hace todo el tiempo, por supuesto.
14:59
But also have the body language communicate something
257
899160
2000
Pero también el lenguaje corporal comunica algo
15:01
to the person who is looking at it.
258
901160
2000
a la persona que lo está mirando.
15:03
This language is communicating that it is surprised to see you,
259
903160
2000
Este lenguaje está comunicando que está sorprendido de verlos,
15:05
and it's interested in looking at you.
260
905160
3000
y está interesado en verlos.
15:08
(Laughter)
261
908160
2000
(Risas)
15:10
(Applause)
262
910160
9000
(Aplausos)
15:19
Thank you very much. That's all I've got for today.
263
919160
2000
Muchas gracias. Eso es todo lo que tengo para hoy.
15:21
And I'm really happy to be here. Thank you so much.
264
921160
3000
Y estoy muy feliz de estar aquí. Muchas gracias.
15:24
(Applause)
265
924160
3000
(Aplausos)
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