AI-Generated Creatures That Stretch the Boundaries of Imagination | Sofia Crespo | TED

44,342 views ・ 2022-11-30

TED


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Traductor: Sabela Giraudier Revisor: Daniel Lopez
00:04
I'd like to start by asking you to imagine a color
0
4543
4379
Me gustaría empezar pidiéndoles que imagen un color
00:08
that you've never seen before.
1
8922
2544
que nunca antes habían visto.
00:12
Just for a second give this a try.
2
12217
2252
Denle un intento solo por esta vez.
00:14
Can you actually visualize a color that you've never been able to perceive?
3
14928
4463
¿Pueden visualizar un color que nunca antes habían sido capaces de percibir?
00:20
I never seem to get tired of trying this
4
20892
2878
Parece que nunca me canso de intentarlo
00:23
although I know it's not an easy challenge.
5
23770
2795
aunque sé que no es un reto sencillo.
00:26
And the thing is,
6
26606
1210
Y la cosa es que,
00:27
we can't imagine something without drawing upon our experiences.
7
27857
4880
no podemos imaginar algo sin basarnos en nuestras experiencias.
00:33
A color we haven't yet seen
8
33655
2002
Un color que todavía no hemos visto
00:35
outside the spectrum we can perceive
9
35699
2836
fuera del espectro que podemos percibir
00:38
is outside our ability to conjure up.
10
38535
2502
está fuera de nuestra habilidad para invocarlo.
00:42
It's almost like there's a boundary to our imagination
11
42372
3212
Es como si hubiera un límite en nuestra imaginación
00:45
where all the colors we can imagine
12
45625
2002
donde todos los colores que podemos imaginar
00:47
can only be various shades of other colors we have previously seen.
13
47627
4505
solo pueden ser varias sombras de otros colores que hemos visto antes.
00:52
Yet we know for a fact
14
52841
2210
Sin embargo, sabemos a ciencia cierta
00:55
that those color frequencies outside our visible spectrum are there.
15
55051
4463
que esas frecuencias de colores alejadas del espectro visible están ahí.
01:00
And scientists believe that there are species
16
60223
5339
Y los científicos creen que hay especies
01:05
that have many more photo receptors
17
65562
3503
que tienen muchos más fotorreceptores
01:09
than just the three color ones we humans have.
18
69107
4880
que los tres únicos colores que los humanos tenemos.
01:13
Which, by the way,
19
73987
1835
Que por cierto,
01:15
not all humans see the world in the same way.
20
75864
3295
no todos los humanos vemos el mundo de la misma forma.
01:19
Some of us are colorblind to various degrees,
21
79200
4505
Algunos de nosotros somos daltónicos en varios grados,
01:23
and very often we don't even agree on small things,
22
83705
4713
y muy a menudo no nos ponemos de acuerdo en las pequeñas cosas,
01:28
like if a dress on the internet is blue and black or white and gold.
23
88460
5005
como que un vestido en internet es blanco y azul o blanco y dorado.
01:34
But my favorite creature, one of my favorite creatures,
24
94215
4380
Pero mi criatura favorita, una de mis criaturas favoritas,
01:38
is the peacock mantis shrimp,
25
98595
2335
es el camarón mantis pavo real,
01:40
which is estimated to have 12 to 16 photo receptors.
26
100972
5297
que se estima que tienen de 12 a 16 fotorreceptores.
01:46
And that indicates the world to them might look so much more colorful.
27
106269
5798
Y eso indica que el mundo para ellos ha de ser mucho más colorido.
01:54
So what about artificial intelligence?
28
114194
2836
¿Y qué hay de la inteligencia artificial?
01:57
Can AI help us see beyond our human capabilities?
29
117947
3838
¿Puede la IA ayudarnos a ver más allá de nuestras capacidades?
02:03
Well, I've been working with AI for the past five years,
30
123203
3670
Bueno, pues he estado trabajando con la IA durante los últimos cinco años,
02:06
and in my experience, it can see within the data it gets fed.
31
126873
4630
y según mi experiencia, se puede ver dentro de los datos que recibe.
02:12
But then you might be wondering, OK,
32
132420
2586
Pero entonces se estarán preguntando, de acuerdo,
02:15
if AI can't help imagine anything new,
33
135006
3337
si la IA puede ayudar a imaginar algo nuevo,
02:18
why would an artist see any point in using it?
34
138385
2794
¿por qué un artista vería algún sentido en usarla?
02:21
And my answer to that is because I think that it can help augment our creativity
35
141930
4254
Y mi respuesta es porque creo que puede ayudar a aumentar nuestra creatividad
02:26
as there's value in creating combinations of known elements to form new ones.
36
146226
6173
ya que es valioso crear combinaciones de elementos conocidos
para formar unos nuevos.
02:33
And this boundary of what we can imagine based on what we have experienced
37
153858
5422
Y este límite de lo que podemos imaginar basado en lo que hemos experimentado
02:39
is the place that I have been exploring.
38
159322
2419
es el lugar que he estado explorando.
02:42
For me, it started with jellyfish on a screen at an aquarium
39
162200
5005
Para mí, empezó con la medusa en la pantalla de un acuario
02:47
and wearing those old 3D glasses, which I hope you remember,
40
167247
3712
y llevando esas anticuadas gafas 3D, que espero que recuerden,
02:51
the ones with the blue and red lens.
41
171000
1919
aquellas con los lentes azul y rojo.
02:53
And this experience made me want to recreate their textures.
42
173336
4213
Y esta experiencia me hizo querer recrear sus texturas.
02:57
But not just that,
43
177882
1168
Pero no solo eso,
02:59
I also wanted to create new jellyfish
44
179092
1960
también quería crear una nueva medusa
03:01
that I hadn't seen before, like these.
45
181052
2878
que no haya visto antes, como estas.
03:04
And what started with jellyfish,
46
184556
1543
Y lo que empezó como una medusa,
03:06
very quickly escalated to other sea creatures
47
186099
3587
escaló rápidamente a otras criaturas del mar
03:09
like sea anemone, coral and fish.
48
189686
4254
como la anémona, el coral y el pez.
03:14
And then from there came amphibians, birds and insects.
49
194524
5756
Y entonces llegaron los anfibios, los pájaros y los insectos.
03:20
And this became a series called “Neural Zoo”.
50
200739
2919
Y esto se convirtió en una serie llamada “Zoológico Neural”.
03:25
But when you look closely, what do you see?
51
205618
3629
Pero cuando los observan de cerca, ¿qué es lo que ven?
03:29
There's no single creature in these images.
52
209289
3962
No hay un solo animal en estas imágenes.
03:33
And AI augments my creative process
53
213710
3378
Y la IA aumenta mi proceso creativo
03:37
by allowing me to distill and recombine textures.
54
217130
4671
al permitirme destilar y recombinar texturas.
03:41
And that's something that would otherwise take me months to draw by hand.
55
221801
4588
Y eso es algo que de lo contrario me llevaría meses dibujar a mano.
03:47
Plus I'm actually terrible at drawing.
56
227015
1877
Aparte de que soy malísima dibujando.
03:49
So you could say, in a way, what I'm doing
57
229476
3169
Por tanto podrían decir, en cierto modo, que lo que estoy haciendo
03:52
is a contemporary version of something
58
232687
1960
es una versión contemporánea de algo
03:54
that humans have already been doing for a long time,
59
234689
2753
que los humanos ya han estado haciendo durante mucho tiempo,
03:57
even before cameras existed.
60
237484
2669
incluso antes de que existieran las cámaras.
04:01
In medieval times,
61
241738
1793
En la época medieval,
04:03
people went on expeditions,
62
243573
2211
la gente iba a expediciones,
04:05
and when they came back they would share about what they saw
63
245825
3504
y cuando regresaban compartían lo que habían visto
04:09
to an illustrator.
64
249370
1377
con un ilustrador.
04:10
And the illustrator, having never seen what was being described,
65
250789
4129
Y el ilustrador, que nunca había visto lo que le estaban describiendo,
04:14
would end up drawing
66
254959
1627
acabaría dibujando
04:16
based on the creatures that they had previously seen
67
256628
2460
en base a las criaturas que habían visto con anterioridad
04:19
and in the process creating hybrid animals of some sort.
68
259088
3170
y durante el proceso, crear animales híbridos de algún tipo.
04:22
So an explorer might describe a beaver, but having never seen one,
69
262675
4338
Por lo que un explorador podría describir un castor pero al nunca ver uno,
04:27
the illustrator might give it the head of a rodent,
70
267055
2419
el ilustrador podría darle la cabeza de un roedor,
04:29
the body of a dog and a fish-like tail.
71
269474
2419
el cuerpo de un perro y la cola de un pez.
04:32
In the series “Artificial Natural History”,
72
272560
2670
En la serie ”Historia Natural Artificial”,
04:35
I took thousands of illustrations from a natural history archives,
73
275271
4588
tomé miles de ilustraciones de unos archivos de historia natural,
04:39
and I fed them to a neural network to generate new versions of them.
74
279901
5297
y las introduje a una red neuronal para generar nuevas versiones de las mismas.
04:45
But up until now, all my work was done in 2D.
75
285990
4171
Pero hasta ahora, todo mi trabajo estaba hecho en 2D.
04:51
And with the help of my studio partner, Feileacan McCormick,
76
291246
3545
Y con la ayuda de mi compañero de estudio, Feileacan McCormick,
04:54
we decided to train a neural network on a data set of 3D scanned beetles.
77
294833
5422
hemos decidido entrenar una red neuronal
en un conjunto de datos de escarabajos escaneados en 3D.
05:00
But I must warn you that our first results were extremely blurry,
78
300839
4546
Pero advierto que los primeros resultados fueron extremadamente imprecisos,
05:05
and they looked like the blobs you see here.
79
305426
2253
y se veían como las manchas que pueden ver aquí.
05:08
And this could be due to many reasons,
80
308346
1835
Y esto podría darse por varias razones,
uno de ellos siendo que realmente no se disponen de muchos
05:10
but one of them being that there aren't really a lot
81
310181
2461
05:12
of openly available data sets of 3D insects.
82
312642
4504
conjuntos de datos de insectos 3D abiertamente disponibles.
05:17
And also we were repurposing
83
317188
2127
Y también estuvimos reutilizando
05:19
a neural network that normally gets used to generate images to generate 3D.
84
319357
5214
una red neuronal que normalmente se usa para generar imágenes 3D.
05:24
So believe it or not, these are very exciting blobs to us.
85
324612
4380
Lo crean o no, para nosotros son manchas fascinantes.
05:29
But with time and some very hacky solutions
86
329784
3879
Pero con el tiempo y algunas soluciones flojas
05:33
like data augmentation,
87
333705
2294
como el aumento de datos,
05:36
where we threw in ants and other beetle-like insects
88
336040
3754
donde arrojamos hormigas y otros insectos parecidos a escarabajos
05:39
to enhance the data set,
89
339794
2503
para mejorar el conjunto de datos,
05:42
we ended up getting this,
90
342338
2628
acabamos consiguiendo esto,
05:44
which we've been told they look like grilled chicken.
91
344966
2544
lo cual nos han dicho que parecen pollos a la parrilla.
05:47
(Laughter)
92
347552
1752
(Risas)
05:49
But hungry for more, we pushed our technique,
93
349345
4797
Aunque hambrientos por más, impulsamos nuestra técnica,
05:54
and eventually they ended up looking like this.
94
354183
3713
y finalmente acabaron viéndose así.
05:58
We use something called 3D style transfer to map textures onto them,
95
358479
5047
Nosotros usamos algo llamado transferencia de estilo 3D
para mapear texturas sobre ellos,
06:03
and we also trained a natural language model
96
363568
3670
y también entrenamos un modelo de lengua natural
06:07
to generate scientific-like names
97
367280
2544
para generar nombres científicos
06:09
and anatomical descriptions.
98
369866
1918
y descripciones anatómicas.
06:12
And eventually we even found a network architecture that could handle 3D meshes.
99
372869
4963
E incluso encontramos una red de arquitectura
que podría manejar mallas 3D.
06:17
So they ended up looking like this.
100
377874
2377
Por lo cual acabaron viéndose así.
06:21
And for us, this became a way of creating kind of a speculative study --
101
381836
4838
Y para nosotros, pasó a ser una forma de crear un estudio especulativo.
06:26
(Applause)
102
386716
2669
(Aplausos)
06:29
A speculative study of creatures that never existed,
103
389427
3629
Un estudio especulativo de criaturas que nunca existieron,
06:33
kind of like a speculative biology.
104
393097
2294
como una especie de biología especulativa.
06:37
But I didn't want to talk about AI and its potential
105
397685
4421
Pero no quería hablar sobre la IA y su potencial
06:42
unless it brought me closer to a real species.
106
402148
3629
a menos que me aproximara a una especie real.
06:46
Which of these do you think is easier to find data about online?
107
406486
4880
¿De cuál de estos creen que es más fácil encontrar información en línea?
06:51
(Laughter)
108
411366
1918
(Risas)
06:53
Yeah, well, as you guessed correctly, the red panda.
109
413326
4004
Sí, bueno, como han adivinado, el panda rojo.
06:57
And this maybe could be due to many reasons,
110
417830
3420
Y esto podría deberse a muchos motivos,
07:01
but one of them being how cute they are,
111
421292
4046
pero uno de ellos se debe a lo lindos que son,
07:05
which means we photograph and talk about them a lot,
112
425338
4588
lo cual quiere decir que fotografíamos y hablamos mucho sobre ellos,
07:09
unlike the boreal felt lichen.
113
429926
2002
a diferencia del liquen de fieltro boreal.
07:12
But both of them are classified as endangered.
114
432679
2877
Pero ambos están clasificados en peligro de extinción.
07:16
So I wanted to bring visibility to other endangered species
115
436349
4880
Por lo que quise dar visibilidad a las especies en peligro de extinción
07:21
that don't get the same amount of digital representation
116
441270
4755
que no reciben el misma cantidad de representación digital
07:26
as a cute, fluffy red panda.
117
446025
2002
como el lindo y suave panda.
07:28
And to do this,
118
448861
1710
Y para hacer esto,
07:30
we trained an AI on millions of images of the natural world,
119
450613
5005
hemos entrenado una IA con millones de imágenes del mundo natural,
07:35
and then we prompted with text
120
455660
2085
y luego apuntamos con un texto
07:37
to generate some of these creatures.
121
457787
2294
para generar algunas de estas criaturas.
07:40
So when prompted with a text,
122
460123
3712
Entonces, cuando apuntamos con un texto,
07:43
"an image of a critically endangered spider, the peacock tarantula"
123
463876
4713
“una imagen de una araña en peligro de extinción, la Tarántula Pavo Real”
07:48
and its scientific name,
124
468589
1669
y su nombre científico,
07:50
our model generated this.
125
470299
2378
nuestro modelo generó esto.
07:55
And here's an image of the real peacock tarantula,
126
475972
3211
Y he aquí una imagen de la verdadera Tarántula Pavo Real,
07:59
which is a wonderful spider endemic to India.
127
479225
3128
que es una maravillosa araña endémica de la India.
08:02
But when prompted with a text
128
482812
2878
Pero cuando se apunta con un texto
08:05
"an image of a critically endangered bird, the mangrove finch,"
129
485732
4170
“una imagen de un pájaro en peligro de extinción, el Pinzón de Manglar”,
08:09
our model generated this.
130
489944
2669
nuestro modelo generó esto.
08:14
And here's a photo of the real mangrove finch.
131
494532
2711
Y he aquí una foto del verdadero Pinzón de Manglar.
08:17
Both these creatures exist in the wild,
132
497702
2878
Ambas criaturas existen en el mundo salvaje,
08:20
but the accuracy of each generated image is fully dependent on the data available.
133
500621
5965
pero la precisión de cada imagen generada depende de los datos disponibles.
08:27
These chimeras of our everyday data
134
507462
2961
Estas quimeras de nuestra información diaria
08:30
to me are a different way of how the future could be.
135
510423
3670
son para mí una manera distinta de cómo puede ser el futuro.
08:34
Not in a literal sense, perhaps,
136
514802
2836
No en el sentido literal, tal vez,
08:37
but in the sense that through practicing the expanding of our own imagination
137
517680
6423
sino en el sentido de que a través de la práctica de la expansión
de nuestra propia imaginación
08:44
about the ecosystems we are a part of,
138
524145
3045
acerca de los ecosistemas de los que formamos partes,
podríamos estar mejor equipados para reconocer nuevas oportunidades
08:47
we might just be better equipped to recognize new opportunities
139
527231
3170
08:50
and potential.
140
530443
1335
y potencial.
08:52
Knowing that there's a boundary to our imagination
141
532236
3128
Sabiendo que existe un límite en nuestra imaginación
08:55
doesn't have to feel limiting.
142
535406
2211
no tiene por qué sentirse como algo limitante.
08:58
On the contrary,
143
538159
1293
Al contrario,
08:59
it can help motivate us to expand that boundary further
144
539452
3420
puede ayudar a motivarnos a expandir esos límites más allá
09:02
and to seek out colors and things we haven't yet seen
145
542914
3962
y buscar objetos y colores que nunca hemos visto
09:06
and perhaps enrich our imagination as a result.
146
546918
3295
y tal vez, en consecuencia, enriquecer nuestra imaginación.
09:10
So thank you.
147
550546
1168
Por tanto, gracias.
09:11
(Applause)
148
551714
4046
(Aplausos)
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