Why I draw with robots | Sougwen Chung

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TED


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00:00
Translator: Ivana Korom Reviewer: Camille Martínez
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Traductor: Sonia Escudero Sánchez Revisor: Juana Issel
00:12
Many of us here use technology in our day-to-day.
1
12937
3165
Muchos de nosotros aquí usamos la tecnología en nuestro día a día.
00:16
And some of us rely on technology to do our jobs.
2
16126
3247
Y algunos confiamos en la tecnología para hacer nuestros trabajos.
00:19
For a while, I thought of machines and the technologies that drive them
3
19397
3950
Por un tiempo, pensé en las máquinas y las tecnologías que las impulsan
00:23
as perfect tools that could make my work more efficient and more productive.
4
23371
4505
como herramientas perfectas que podrían hacer mi trabajo
más eficiente y productivo
00:28
But with the rise of automation across so many different industries,
5
28403
3254
Pero con el auge de la automatización en tantas industrias diferentes
00:31
it led me to wonder:
6
31681
1372
me llevó a preguntarme:
00:33
If machines are starting to be able to do the work
7
33077
2341
si las máquinas comienzan a hacer el trabajo
00:35
traditionally done by humans,
8
35442
1667
tradicionalmente hecho por humanos,
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what will become of the human hand?
9
37133
2333
¿qué saldrá de la mano humana?
00:40
How does our desire for perfection, precision and automation
10
40133
4093
¿Cómo nuestro deseo de perfección, precisión y automatización
00:44
affect our ability to be creative?
11
44250
1922
afecta nuestra habilidad de ser creativos?
00:46
In my work as an artist and researcher, I explore AI and robotics
12
46553
4087
En mi trabajo como artista e investigadora exploro IA y robótica
00:50
to develop new processes for human creativity.
13
50664
3005
para desarrollar nuevos procesos para la creatividad humana.
00:54
For the past few years,
14
54077
1286
Durante los últimos años,
00:55
I've made work alongside machines, data and emerging technologies.
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55387
4376
trabajé junto a máquinas, datos y tecnologías emergentes.
01:00
It's part of a lifelong fascination
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60143
1861
Es parte de una fascinación de por vida
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about the dynamics of individuals and systems
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62028
2735
por las dinámicas de individuos y sistemas
01:04
and all the messiness that that entails.
18
64787
2381
y todo el desorden que conlleva.
01:07
It's how I'm exploring questions about where AI ends and we begin
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67192
4808
Es cómo exploro preguntas sobre dónde comienza y acaba la IA
01:12
and where I'm developing processes
20
72024
1642
y dónde desarrollo procesos
01:13
that investigate potential sensory mixes of the future.
21
73690
3326
que investigan posibles mezclas sensoriales del futuro.
01:17
I think it's where philosophy and technology intersect.
22
77675
2857
Creo que es dónde se cruzan la filosofía y la tecnología.
01:20
Doing this work has taught me a few things.
23
80992
2239
Hacer este trabajo me enseñó un par de cosas.
01:23
It's taught me how embracing imperfection
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83642
2824
Me enseñó cómo aceptar la imperfección
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can actually teach us something about ourselves.
25
86490
2489
en realidad puede enseñarnos algo de nosotros mismos.
01:29
It's taught me that exploring art
26
89428
2336
Me enseñó que explorar el arte
01:31
can actually help shape the technology that shapes us.
27
91788
2931
puede ayudarnos a moldear la tecnología que nos moldea.
01:35
And it's taught me that combining AI and robotics
28
95148
3261
Y me enseñó que combinando AI y robótica
01:38
with traditional forms of creativity -- visual arts in my case --
29
98433
3532
con formas tradicionales de creatividad, artes visuales en mi caso,
01:41
can help us think a little bit more deeply
30
101989
2302
puede enseñarnos a pensar un poco más profundamente
01:44
about what is human and what is the machine.
31
104315
2897
sobre qué es un humano y qué es la máquina.
01:47
And it's led me to the realization
32
107942
1707
Y me ha llevado a entender
01:49
that collaboration is the key to creating the space for both
33
109673
3055
que la colaboración es la clave para crear un espacio para ambos
01:52
as we move forward.
34
112752
1267
a medida que avanzamos.
01:54
It all started with a simple experiment with machines,
35
114387
2746
Todo comenzó con un simple experimento con máquinas.
01:57
called "Drawing Operations Unit: Generation 1."
36
117157
2826
llamado "Drawing Operations Unit: Generation 1"
02:00
I call the machine "D.O.U.G." for short.
37
120434
2516
Llamé a la máquina D.O.U.G, para abreviar.
02:02
Before I built D.O.U.G,
38
122974
1326
Antes de construir a D.O.U.G
02:04
I didn't know anything about building robots.
39
124324
2365
nos sabía nada sobre construir robots.
02:07
I took some open-source robotic arm designs,
40
127220
2897
Tomé algunos diseños de brazo robótico de código abierto,
02:10
I hacked together a system where the robot would match my gestures
41
130141
3341
hackeé un sistema en el que el robot copiaba mis gestos
02:13
and follow [them] in real time.
42
133506
1639
y los seguía en tiempo real.
02:15
The premise was simple:
43
135169
1448
La premisa era simple:
02:16
I would lead, and it would follow.
44
136641
2200
Yo dirigiría y él seguiría.
02:19
I would draw a line, and it would mimic my line.
45
139403
2936
Yo dibujaría una línea y él imitaría mi línea.
02:22
So back in 2015, there we were, drawing for the first time,
46
142363
3698
En 2015 allí estábamos, dibujando por primera vez,
02:26
in front of a small audience in New York City.
47
146085
2619
en frente de una pequeña audiencia en Nueva York.
02:28
The process was pretty sparse --
48
148728
2555
El proceso fue bastante austero,
02:31
no lights, no sounds, nothing to hide behind.
49
151307
3487
sin luces, sin sonido, nada para esconderse.
02:35
Just my palms sweating and the robot's new servos heating up.
50
155241
3395
Solo mis manos sudando y los servomotores del robot calentándose.
02:38
(Laughs) Clearly, we were not built for this.
51
158950
2441
(Ríe) Claramente, no estábamos hechos para esto.
02:41
But something interesting happened, something I didn't anticipate.
52
161820
3233
Pero ocurrió algo interesante, algo que no anticipé.
02:45
See, D.O.U.G., in its primitive form, wasn't tracking my line perfectly.
53
165077
4802
Verán, D.O.U.G, en su forma primitiva no seguía mi línea perfectamente
02:49
While in the simulation that happened onscreen
54
169903
2333
Mientras que en la simulación que ocurrió en la pantalla
02:52
it was pixel-perfect,
55
172260
1357
era perfecto,
02:53
in physical reality, it was a different story.
56
173641
2531
en la realidad física, era una historia diferente.
02:56
It would slip and slide and punctuate and falter,
57
176196
2817
Se resbalaba y deslizaba, se interrumpía y vacilaba,
02:59
and I would be forced to respond.
58
179037
2068
y yo debía responder.
03:01
There was nothing pristine about it.
59
181525
1778
No había nada puro al respecto.
03:03
And yet, somehow, the mistakes made the work more interesting.
60
183327
3238
Y aún, de algún modo, los errores hicieron mi trabajo más interesante.
03:06
The machine was interpreting my line but not perfectly.
61
186589
2754
La máquina interpretaba mi línea, pero no perfectamente.
03:09
And I was forced to respond.
62
189367
1372
Y yo debía responder.
03:10
We were adapting to each other in real time.
63
190763
2709
Nos adaptábamos el uno al otro en tiempo real.
03:13
And seeing this taught me a few things.
64
193496
1937
Y ver esto me enseñó un par de cosas.
03:15
It showed me that our mistakes actually made the work more interesting.
65
195457
4880
Me enseñó que nuestros errores hacen el trabajo más interesante.
03:20
And I realized that, you know, through the imperfection of the machine,
66
200663
4249
Y me di cuenta de que, a través de la imperfección de la máquina,
03:24
our imperfections became what was beautiful about the interaction.
67
204936
3705
nuestras imperfecciones se convirtieron en lo que era hermoso de la interacción.
03:29
And I was excited, because it led me to the realization
68
209650
3087
Y estaba emocionada, porque me llevó a darme cuenta
03:32
that maybe part of the beauty of human and machine systems
69
212761
3650
de que quizás parte de la belleza de los sistemas humano y máquina
03:36
is their shared inherent fallibility.
70
216435
2738
es su inherente falibilidad compartida.
03:39
For the second generation of D.O.U.G.,
71
219197
1820
Para la segunda generación de D.O.U.G,
03:41
I knew I wanted to explore this idea.
72
221041
2307
supe que quería explorar esta idea.
03:43
But instead of an accident produced by pushing a robotic arm to its limits,
73
223372
4418
Pero en lugar de un accidente provocado
al llevar al brazo robótico a su límite,
03:47
I wanted to design a system that would respond to my drawings
74
227814
2897
quería diseñar un sistema que respondiera a mis dibujos
03:50
in ways that I didn't expect.
75
230735
1833
de formas que no esperaba.
03:52
So, I used a visual algorithm to extract visual information
76
232592
3849
Así que usé un algoritmo visual para extraer información visual
03:56
from decades of my digital and analog drawings.
77
236465
2978
de décadas de mis dibujos digitales y analógicos.
03:59
I trained a neural net on these drawings
78
239467
2055
Entrené una red neuronal con estos dibujos
04:01
in order to generate recurring patterns in the work
79
241546
2865
para generar patrones recurrentes en el trabajo
04:04
that were then fed through custom software back into the machine.
80
244435
3476
que luego se introdujeron a través de software personalizado a la máquina.
04:07
I painstakingly collected as many of my drawings as I could find --
81
247935
4386
Recopilé minuciosamente tantos dibujos como pude encontrar,
04:12
finished works, unfinished experiments and random sketches --
82
252345
4215
trabajos acabados, experimentos sin terminar y bocetos aleatorios,
04:16
and tagged them for the AI system.
83
256584
1999
y los etiqueté para el sistema IA.
04:18
And since I'm an artist, I've been making work for over 20 years.
84
258607
3684
Y como soy artista, llevo trabajando más de 20 años.
04:22
Collecting that many drawings took months,
85
262315
2024
Recopilar tantos dibujos llevó meses,
04:24
it was a whole thing.
86
264363
1389
fue un montón.
04:25
And here's the thing about training AI systems:
87
265776
2595
Y aquí está la cuestión sobre entrenar sistemas AI:
04:28
it's actually a lot of hard work.
88
268395
2200
en realidad es mucho trabajo duro.
04:31
A lot of work goes on behind the scenes.
89
271022
2191
Hay mucho trabajo detrás de escena.
04:33
But in doing the work, I realized a little bit more
90
273237
2681
Pero al hacer el trabajo, aprendí un poco más
04:35
about how the architecture of an AI is constructed.
91
275942
3421
sobre cómo se construye la arquitectura de un IA.
04:39
And I realized it's not just made of models and classifiers
92
279387
2947
Y noté que no solo está hecho de modelos y clasificadores
04:42
for the neural network.
93
282358
1322
para la red neuronal.
04:43
But it's a fundamentally malleable and shapable system,
94
283704
3532
Sino que es un sistema fundamentalmente maleable y moldeable,
04:47
one in which the human hand is always present.
95
287260
3111
en el que la mano humana siempre está presente.
04:50
It's far from the omnipotent AI we've been told to believe in.
96
290395
4000
Está lejos de la IA omnipotente en la que nos han dicho que creamos.
04:54
So I collected these drawings for the neural net.
97
294419
2515
Así que recopilé estos dibujos para la red neuronal.
04:56
And we realized something that wasn't previously possible.
98
296958
3929
Y nos dimos cuenta de algo que antes no era posible.
05:00
My robot D.O.U.G. became a real-time interactive reflection
99
300911
4091
Mi robot D.O.U.G se convirtió en una reflexión interactiva a tiempo real
05:05
of the work I'd done through the course of my life.
100
305026
2627
del trabajo que había realizado a lo largo de mi vida.
05:07
The data was personal, but the results were powerful.
101
307677
3865
Los datos eran personales, pero los resultados fueron poderosos.
05:11
And I got really excited,
102
311566
1484
Y me emocioné mucho,
05:13
because I started thinking maybe machines don't need to be just tools,
103
313074
4582
porque empecé a pensar que quizás las máquinas no son solo herramientas,
05:17
but they can function as nonhuman collaborators.
104
317680
3420
sino que pueden funcionar como colaboradores no humanos.
05:21
And even more than that,
105
321537
1547
Y aún más que eso,
05:23
I thought maybe the future of human creativity
106
323108
2429
pensé que tal vez el futuro de la creatividad humana
05:25
isn't in what it makes
107
325561
1524
no está en lo que hace
05:27
but how it comes together to explore new ways of making.
108
327109
3436
sino cómo se une para explorar nuevas maneras de crear.
05:31
So if D.O.U.G._1 was the muscle,
109
331101
2190
Si D.O.U.G_1 fue el músculo,
05:33
and D.O.U.G._2 was the brain,
110
333315
1762
y D.O.U.G_2 fue el cerebro,
05:35
then I like to think of D.O.U.G._3 as the family.
111
335101
2928
entonces me gustaría pensar en D.O.U.G_3 como la familia.
05:38
I knew I wanted to explore this idea of human-nonhuman collaboration at scale.
112
338482
4793
Sabía que quería explorar esta idea de colaboración entre humanos
y no-humanos a escala.
05:43
So over the past few months,
113
343299
1373
En los últimos meses,
05:44
I worked with my team to develop 20 custom robots
114
344696
3135
trabajé con mi equipo para desarrollar 20 robots personalizados
05:47
that could work with me as a collective.
115
347855
1960
que trabajarían conmigo como colectivo.
05:49
They would work as a group,
116
349839
1293
Trabajarían como un grupo
05:51
and together, we would collaborate with all of New York City.
117
351156
2889
y juntos colaboraríamos con todo Nueva York.
05:54
I was really inspired by Stanford researcher Fei-Fei Li,
118
354069
2944
Me inspiró mucho el investigador de Stanford Fei-Fei Li,
quien dijo: "Si queremos enseñar a las máquinas a pensar,
05:57
who said, "if we want to teach machines how to think,
119
357037
2515
05:59
we need to first teach them how to see."
120
359576
1984
primero debemos enseñarles cómo ver".
06:01
It made me think of the past decade of my life in New York,
121
361584
2785
Me hizo pensar en la última década de mi vida en Nueva York
06:04
and how I'd been all watched over by these surveillance cameras around the city.
122
364393
3993
y cómo nos vigilan todas esas cámaras de seguridad por la ciudad.
06:08
And I thought it would be really interesting
123
368410
2056
Y pensé que sería realmente interesante
06:10
if I could use them to teach my robots to see.
124
370490
2405
si pudiera usarlas para enseñar a mis robots a ver.
06:12
So with this project,
125
372919
1888
Con este proyecto,
06:14
I thought about the gaze of the machine,
126
374831
1967
pensé sobre la mirada de la máquina,
06:16
and I began to think about vision as multidimensional,
127
376822
3226
y empecé a pensar sobre la visión multidimensional,
06:20
as views from somewhere.
128
380072
1600
como vistas de alguna parte.
06:22
We collected video
129
382151
1834
Recopilamos videos
06:24
from publicly available camera feeds on the internet
130
384009
3063
de las cámaras públicas disponibles en internet,
06:27
of people walking on the sidewalks,
131
387096
1690
de gente caminando por las aceras,
06:28
cars and taxis on the road,
132
388810
1712
autos y taxis en la carretera,
06:30
all kinds of urban movement.
133
390546
1817
todo tipo de movimiento urbano.
06:33
We trained a vision algorithm on those feeds
134
393188
2603
Entrenamos un algoritmo de la visión con esas fuentes
06:35
based on a technique called "optical flow,"
135
395815
2286
basado en una técnica llamada "flujo óptico",
06:38
to analyze the collective density,
136
398125
1977
para analizar la densidad colectiva,
06:40
direction, dwell and velocity states of urban movement.
137
400126
3637
dirección, permanencia y velocidad del movimiento urbano.
06:44
Our system extracted those states from the feeds as positional data
138
404178
4269
Nuestro sistema extrajo esos estados de las fuentes como datos posicionales
06:48
and became pads for my robotic units to draw on.
139
408471
3373
y se voliveron cuadernos para dibujar para mis unidades robóticas.
06:51
Instead of a collaboration of one-to-one,
140
411868
2534
En lugar de una colaboración uno a uno,
06:54
we made a collaboration of many-to-many.
141
414426
3024
hicimos una colaboración de muchos a muchos.
06:57
By combining the vision of human and machine in the city,
142
417474
3587
Combinando la visión de los humanos y las máquinas en la ciudad,
07:01
we reimagined what a landscape painting could be.
143
421085
2794
reimaginamos lo que podría ser una pintura de un paisaje.
07:03
Throughout all of my experiments with D.O.U.G.,
144
423903
2218
En todos mis experimentos con D.O.U.G,
07:06
no two performances have ever been the same.
145
426145
2717
no hay dos actuaciones que hayan sido iguales.
07:08
And through collaboration,
146
428886
1382
Y a través de la colaboración
07:10
we create something that neither of us could have done alone:
147
430292
2864
creamos algo que ninguno podría haber hecho solo
07:13
we explore the boundaries of our creativity,
148
433180
2611
exploramos los límites de nuestra creatividad,
07:15
human and nonhuman working in parallel.
149
435815
2892
humano y no humano trabajando en paralelo.
07:19
I think this is just the beginning.
150
439823
2334
Creo que es solo el principio.
07:22
This year, I've launched Scilicet,
151
442569
2183
Este año, lancé Scilicet,
07:24
my new lab exploring human and interhuman collaboration.
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444776
4245
mi nuevo laboratorio explorando la interración humana e interhumana.
07:29
We're really interested in the feedback loop
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449339
2120
Estamos muy interesados en la retroalimentación
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between individual, artificial and ecological systems.
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451483
4230
entre sistemas individuales, artificiales y ecológicos.
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We're connecting human and machine output
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456276
2269
Conectamos la producción humana y máquina
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to biometrics and other kinds of environmental data.
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458569
2984
con datos biométricos y otros tipos de datos ambientales.
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We're inviting anyone who's interested in the future of work, systems
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461577
4079
Invitamos a cualquiera interesado en el futuro del trabajo, sistemas
07:45
and interhuman collaboration
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465680
1595
y colaboración interhumana
07:47
to explore with us.
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467299
1550
a investigar con nosotros.
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We know it's not just technologists that have to do this work
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468873
3405
Sabemos que no solo los tecnólogos tienen que hacer este trabajo
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and that we all have a role to play.
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2103
y que todos tenemos un papel que desempeñar.
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We believe that by teaching machines
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474429
2243
Creémos que enseñando a las máquina
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how to do the work traditionally done by humans,
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cómo hacer el trabajo tradicionalmente hecho por humanos.
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we can explore and evolve our criteria
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479450
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podemos explorar y desarrollar nuestro criterio
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of what's made possible by the human hand.
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482427
2443
de lo que ha hecho posible la mano humana.
08:04
And part of that journey is embracing the imperfections
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484894
3493
Y parte de ese viaje es aceptar las imperfecciones
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and recognizing the fallibility of both human and machine,
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488411
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y reconocer la falibilidad tanto humana y máquina,
08:12
in order to expand the potential of both.
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492125
2405
para expandir el potencial de ambos.
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Today, I'm still in pursuit of finding the beauty
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494919
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Hoy sigo buscando la belleza
08:17
in human and nonhuman creativity.
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497244
2276
en la creatividad humana y no humana.
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In the future, I have no idea what that will look like,
171
499865
2829
En el futuro, no tengo ni idea de cómo será esto,
08:23
but I'm pretty curious to find out.
172
503627
2024
pero tengo mucha curiosidad por descubrirlo.
08:25
Thank you.
173
505675
1151
Gracias.
08:26
(Applause)
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506850
1884
(Aplausos)
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