Art in the age of machine intelligence | Refik Anadol

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2020-08-19・ 15333    349


Visit http://TED.com to get our entire library of TED Talks, transcripts, translations, personalized talk recommendations and more. What does it look like inside the mind of a machine? Inspired by the architectural vision of a futuristic Los Angeles in "Blade Runner," media artist Refik Anadol melds art with artificial intelligence in his studio's collaborations with architects, data scientists, neuroscientists, musicians and more. Witness otherworldly installations that might make you rethink the future of tech and creativity. The TED Talks channel features the best talks and performances from the TED Conference, where the world's leading thinkers and doers give the talk of their lives in 18 minutes (or less). Look for talks on Technology, Entertainment and Design -- plus science, business, global issues, the arts and more. You're welcome to link to or embed these videos, forward them to others and share these ideas with people you know. For more information on using TED for commercial purposes (e.g. employee learning, in a film or online course), submit a Media Request here: http://media-requests.TED.com Follow TED on Twitter: http://twitter.com/TEDTalks Like TED on Facebook: http://facebook.com/TED Subscribe to our channel: http://youtube.com/TED

Instruction

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Traducteur: Audrey Freudenreich Relecteur: Claire Ghyselen
00:12
Hi, I'm Refik. I'm a media artist.
Bonjour, je m'appelle Refik. Je suis un artiste multimédia.
00:15
I use data as a pigment
J'utilise des données comme pigments
00:17
and paint with a thinking brush
et je peins avec un pinceau intelligent
00:19
that is assisted by artificial intelligence.
assisté par une intelligence artificielle.
00:23
Using architectural spaces as canvases,
J'utilise les espaces architecturaux comme toiles,
00:25
I collaborate with machines
je collabore avec les machines
00:27
to make buildings dream and hallucinate.
pour faire rêver et halluciner les bâtiments.
00:30
You may be wondering, what does all this mean?
Vous vous demandez peut-être ce que tout ceci veut dire,
00:33
So let me please take you into my work and my world.
alors permettez-moi de vous faire entrer dans mon travail et mon monde.
00:37
I witnessed the power of imagination when I was eight years old,
J'ai été témoin du pouvoir de l'imagination quand j'avais huit ans,
00:41
as a child growing up in Istanbul.
en tant qu'enfant grandissant à Istanbul.
00:43
One day, my mom brought home a videocassette
Un jour, ma mère rapporta à la maison une cassette vidéo
00:47
of the science-fiction movie "Blade Runner."
du film de science-fiction « Blade Runner ».
00:50
I clearly remember being mesmerized
Je me souviens distinctement avoir été fasciné
00:53
by the stunning architectural vision of the future of Los Angeles,
par l'incroyable vision architecturale du futur de Los Angeles,
00:58
a place that I had never seen before.
une ville où je n'avais jamais encore mis les pieds.
01:00
That vision became a kind of a staple of my daydreams.
Cette vision est devenue en quelque sorte l'élément principal de mes rêveries.
01:06
When I arrived in LA in 2012
Quand je suis arrivé à Los Angeles en 2012,
01:08
for a graduate program in Design Media Arts,
pour un programme d'études supérieures de Design Artistique des Médias
01:11
I rented a car and drove downtown
j'ai loué une voiture et roulé vers le centre ville
01:13
to see that wonderful world of the near future.
pour voir ce monde épatant du futur proche.
01:17
I remember a specific line
Je me souviens d'une réplique en particulier
01:19
that kept playing over and over in my head:
qui tournait en boucle dans ma tête :
01:22
the scene when the android Rachael
de la scène ou l'androïde Rachel
01:24
realizes that her memories are actually not hers,
se rend compte que les souvenirs qu'elle a ne sont pas les siens
01:28
and when Deckard tells her they are someone else's memories.
et où Deckard lui annonce qu'ils sont ceux de quelqu'un d'autre.
01:32
Since that moment,
Depuis lors,
01:34
one of my inspirations has been this question.
une de mes inspirations a été la question suivante :
01:37
What can a machine do with someone else's memories?
que peut faire une machine avec les souvenirs de quelqu'un d'autre ?
01:41
Or, to say that in another way,
Ou, pour le dire différemment,
01:44
what does it mean to be an AI in the 21st century?
que signifie être une Intelligence Artificielle au 21e siècle ?
01:49
Any android or AI machine
Tous les androïdes ou machines IA
01:51
is only intelligent as long as we collaborate with it.
ne sont intelligentes que lorsqu'on collabore avec.
Elles peuvent construire des choses
01:55
It can construct things
01:56
that human intelligence intends to produce
que le cerveau humain a l'intention de produire,
02:00
but does not have the capacity to do so.
mais n'ont pas les capacités de les réaliser.
02:03
Think about your activities and social networks, for example.
Pensez notamment à vos activités et aux réseaux sociaux.
02:07
They get smarter the more you interact with them.
Ils s'affinent au fur et à mesure que vous interagissez avec.
02:10
If machines can learn or process memories,
Si les machines peuvent apprendre ou conceptualiser les souvenirs,
02:15
can they also dream?
peuvent-elles aussi rêver ?
02:17
Hallucinate?
Halluciner ?
02:18
Involuntarily remember,
Se souvenir involontairement,
02:21
or make connections between multiple people's dreams?
ou faire des liens entre les rêves de plusieurs personnes ?
02:25
Does being an AI in the 21st century simply mean not forgetting anything?
Est-ce qu'être une IA au 21e siècle veut dire simplement ne rien oublier ?
02:32
And, if so,
Et, si oui, n'est-ce pas
02:33
isn't it the most revolutionary thing that we have experienced
la chose la plus révolutionnaire dont nous ayons fait l'expérience
02:37
in our centuries-long effort to capture history across media?
dans notre quête de plusieurs siècles de capter l'histoire au fil des médias ?
02:43
In other words,
En d'autres mots,
02:44
how far have we come since Ridley Scott's "Blade Runner"?
quel chemin avons-nous parcouru depuis « Blade Runner » de Ridley Scott ?
02:48
So I established my studio in 2014
J'ai donc établi mon studio en 2014
02:52
and invited architects,
et invité des architectes,
02:54
computer and data scientists, neuroscientists,
des analystes numériques et de données, des neuroscientifiques,
02:56
musicians and even storytellers
des musiciens et mêmes des conteurs
02:59
to join me in realizing my dreams.
à me rejoindre dans la réalisation de mes rêves.
03:03
Can data become a pigment?
Une donnée peut-elle devenir un pigment ?
03:05
This was the very first question we asked
Telle était notre première question
03:08
when starting our journey to embed media arts into architecture,
quand nous avons commencé à mélanger les arts et les médias avec l'architecture
03:13
to collide virtual and physical worlds.
pour faire entrer en collision les mondes du physique et du virtuel.
03:16
So we began to imagine what I would call the poetics of data.
Alors nous avons commencé à imaginer ce que j'appellerais la poésie des données.
Un de nos premiers projets, « Virtual Depictions »,
03:22
One of our first projects, "Virtual Depictions,"
03:24
was a public data sculpture piece
était une sculpture de données publiques
03:26
commissioned by the city of San Francisco.
commissionnée par la ville de San Francisco.
03:29
The work invites the audience
L'œuvre invite le public
03:31
to be part of a spectacular aesthetic experience
à prendre part à une expérience esthétique spectaculaire,
03:35
in a living urban space
dans un espace urbain vivant
03:36
by depicting a fluid network of connections of the city itself.
en peignant un réseau fluide de connexions de la ville elle-même.
03:42
It also stands as a reminder
Elle a aussi le rôle de rappel
03:45
of how invisible data from our everyday lives,
de comment les données invisibles de notre vie quotidienne,
03:48
like the Twitter feeds that are represented here,
comme les fils d'actualités Twitter représentés ici,
03:51
can be made visible
peuvent être rendues visibles
03:53
and transformed into sensory knowledge that can be experienced collectively.
et transformées en savoir sensoriel qui peut être expérimenté collectivement.
04:00
In fact, data can only become knowledge when it's experienced,
En fait, les données ne sont du savoir que quand on en fait l'expérience.
04:05
and what is knowledge and experience can take many forms.
Le savoir et l'expérience peut prendre différentes formes.
04:09
When exploring such connections
En explorant de telles connexions
04:11
through the vast potential of machine intelligence,
à travers le vaste potentiel de l'intelligence des machines,
04:15
we also pondered the connection between human senses
nous avons aussi pondéré la connexion entre les sens humains
04:21
and the machines' capacity for simulating nature.
et la capacité des machines à simuler la nature.
04:24
These inquiries began while working on wind-data paintings.
Ces questions ont commencé en travaillant sur des peintures de données sur le vent.
04:29
They took the shape of visualized poems
Elles prenaient la forme de poèmes visualisés,
04:32
based on hidden data sets that we collected from wind sensors.
basés sur des groupes de données cachées collectées par des anémomètres.
04:37
We then used generative algorithms
Nous avons ensuite utilisé des algorithmes génératifs
04:40
to transform wind speed, gust and direction
pour transformer la vitesse, la direction et les rafales du vent
04:44
into an ethereal data pigment.
en un pigment de données éthéré.
04:48
The result was a meditative yet speculative experience.
Le résultat a été une expérience aussi méditative que spectaculaire.
04:53
This kinetic data sculpture, titled "Bosphorus,"
Cette sculpture de données cinétiques, intitulée « Bosphorus »
04:56
was a similar attempt to question our capacity to reimagine
était une tentative de remettre en question notre capacité à réimaginer
05:00
natural occurrences.
les événements naturels.
05:03
Using high-frequency radar collections of the Marmara Sea,
Depuis les recueils de radars hautes fréquences de la Mer de Marmara,
05:07
we collected sea-surface data
nous avons recueilli des données de la surface de la mer
05:10
and projected its dynamic movement with machine intelligence.
et projeté son mouvement dynamique avec l'intelligence des machines.
05:13
We create a sense of immersion
Nous créons un sentiment d'immersion
05:15
in a calm yet constantly changing synthetic sea view.
dans la calme, mais évolutive, vue synthétique sur la mer.
05:21
Seeing with the brain is often called imagination,
Voir avec le cerveau est souvent appelée imagination,
05:25
and, for me, imagining architecture
et, pour moi, imaginer l'architecture
05:27
goes beyond just glass, metal or concrete,
va au-delà du simple verre, métal ou béton.
05:31
instead experimenting with the furthermost possibilities of immersion
C'est expérimenter avec les meilleures possibilités d'immersion
05:36
and ways of augmenting our perception in built environments.
et augmenter notre perception des environnements construits.
05:40
Research in artificial intelligence is growing every day,
La recherche en intelligence artificielle grandit chaque jour,
05:44
leaving us with the feeling of being plugged into a system
nous laissant le sentiment d'être branché sur un système
05:48
that is bigger and more knowledgeable
qui est plus grand et plus compétent
05:50
than ourselves.
que nous-mêmes.
05:51
In 2017, we discovered an open-source library
En 2017, nous avons découvert une bibliothèque en libre accès
05:55
of cultural documents in Istanbul
de documents culturels à Istanbul
05:58
and began working on "Archive Dreaming,"
et avons commencé à travailler sur « Archive Dreaming »,
06:01
one of the first AI-driven public installations in the world,
l'une des premières installations publiques mondiales dirigées par une IA,
06:06
an AI exploring approximately 1.7 million documents that span 270 years.
une IA explorant environ 1,7 million de documents qui s'étendent sur 270 ans.
06:13
One of our inspirations during this process
Une de nos inspirations au cours de ce processus
06:16
was a short story called "The Library of Babel"
était une nouvelle appelée « La bibliothèque de Babel »
06:20
by the Argentine writer Jorge Luis Borges.
de l'écrivain argentin Jorge Luis Borges.
06:23
In the story, the author conceives a universe in the form of a vast library
Dans l'histoire, il conçoit un univers sous forme d'une vaste bibliothèque
06:29
containing all possible 410-page books of a certain format and character set.
contenant tous les livres de 410 pages d'un certain format et jeu de caractères.
À travers cette image inspirante,
06:35
Through this inspiring image,
06:36
we imagine a way to physically explore the vast archives of knowledge
nous inventons une façon d'explorer physiquement les vastes archives
de la connaissance à l'ère de l'intelligence artificielle.
06:41
in the age of machine intelligence.
06:43
The resulting work, as you can see,
Le résultat, comme vous pouvez le voir,
06:45
was a user-driven immersive space.
était un espace immersif axé sur l'utilisateur.
06:48
"Archive Dreaming" profoundly transformed the experience of a library
« Archive Dreaming » a profondément transformé l'expérience d'une bibliothèque
06:53
in the age of machine intelligence.
à l'ère de l'intelligence artificielle.
06:56
"Machine Hallucination" is an exploration of time and space
« Machine Hallucination » est une exploration du temps et de l'espace
07:00
experienced through New York City's public photographic archives.
expérimentée à travers les archives photographiques publiques de New York.
07:04
For this one-of-a-kind immersive project,
Pour ce projet immersif unique en son genre,
07:07
we deployed machine-learning algorithms
nous avons déployé des algorithmes d'apprentissage machine
07:10
to find and process over 100 million photographs of the city.
pour trouver et traiter plus de 100 millions de photographies de la ville.
07:15
We designed an innovative narrative system
Nous avons conçu un système narratif innovant
07:18
to use artificial intelligence to predict or to hallucinate new images,
pour utiliser l'intelligence artificielle pour prédire ou créer de nouvelles images,
07:24
allowing the viewer to step into a dreamlike fusion
permettant au spectateur d'entrer dans une fusion onirique
07:28
of past and future New York.
des New York passé et futur.
07:31
As our projects delve deeper
Alors que nos projets s'approfondissent
07:33
into remembering and transmitting knowledge,
en souvenir et transmission des connaissances,
07:37
we thought more about how memories were not static recollections
nous avons réfléchi à la façon dont les souvenirs n'étaient pas statiques
07:42
but ever-changing interpretations of past events.
mais une interprétation changeante des événements passés.
07:46
We pondered how machines
Nous avons réfléchi à la façon dont les machines
07:48
could simulate unconscious and subconscious events,
pourraient simuler des événements inconscients et subconscients,
07:52
such as dreaming, remembering and hallucinating.
comme rêver, se souvenir et halluciner.
07:57
Thus, we created "Melting Memories"
Ainsi, nous avons créé « Melting Memories »
08:00
to visualize the moment of remembering.
pour visualiser le moment de se souvenir.
08:03
The inspiration came from a tragic event,
L'inspiration est venue d'un événement tragique,
08:06
when I found out that my uncle was diagnosed with Alzheimer's.
quand j'ai découvert que mon oncle a été diagnostiqué avec Alzheimer.
08:11
At that time, all I could think about
À cette époque, tout ce à quoi je pouvais penser
08:14
was to find a way to celebrate how and what we remember
était de trouver un moyen de célébrer comment et de quoi nous nous souvenons
quand nous sommes encore en mesure de le faire.
08:19
when we are still able to do so.
08:21
I began to think of memories not as disappearing
J'ai commencé à penser aux souvenirs pas comme disparaissant,
08:25
but as melting or changing shape.
mais comme fondant ou changeant de forme.
08:28
With the help of machine intelligence,
Avec l'aide de l'intelligence artificielle,
08:30
we worked with the scientists at the Neuroscape Laboratory
nous avons travaillé avec les scientifiques du laboratoire Neuroscape
08:33
at the University of California,
à l'Université de Californie,
08:35
who showed us how to understand brain signals as memories are made.
qui nous a appris à comprendre les signaux cérébraux quand les souvenirs se forment.
08:41
Although my own uncle was losing the ability to process memories,
Bien que mon propre oncle perdît la capacité à traiter les souvenirs,
08:46
the artwork generated by EEG data
l'œuvre d'art générée par les données de l'électroencéphalogramme
08:49
explored the materiality of remembering
a exploré la matérialité du souvenir
08:53
and stood as a tribute to what my uncle had lost.
et a rendu hommage à ce que mon oncle avait perdu.
09:00
Almost nothing about contemporary LA
Presque rien sur la ville contemporaine de Los Angeles
09:03
matched my childhood expectation of the city,
ne correspond à mon attente d'enfant sur la ville,
09:07
with the exception of one amazing building:
à l'exception d'un bâtiment étonnant :
09:10
the Walt Disney Concert Hall, designed by Frank Gehry,
la salle de concert Walt Disney, conçu par Frank Gehry,
09:13
one of my all-time heroes.
l'un de mes héros de toujours.
09:16
In 2018, I had a call from the LA Philharmonic
En 2018, j'ai reçu un appel de la Philharmonie de Los Angeles
09:19
who was looking for an installation
qui cherchait une installation
09:21
to help mark the celebrated symphony's hundred-year anniversary.
pour aider à marquer l'anniversaire des cent ans de l'orchestre.
09:25
For this, we decided to ask the question,
Pour cela, nous avons décidé de poser les questions :
09:29
"Can a building learn? Can it dream?"
« Un bâtiment peut-il apprendre ? Peut-il rêver ? »
09:32
To answer this question,
Pour répondre à ces questions,
09:33
we decided to collect everything recorded in the archives of the LA Phil and WDCH.
nous avons collecté tout ce qui a été enregistré dans les archives.
09:39
To be precise, 77 terabytes of digitally archived memories.
Pour être précis, 77 téraoctets de mémoires archivées numériquement.
09:44
By using machine intelligence,
En utilisant l'intelligence artificielle,
09:46
the entire archive, going back 100 years,
la totalité des archives, en remontant 100 ans en arrière,
09:50
became projections on the building's skin,
est devenue des projections sur le bâtiment,
09:53
42 projectors to achieve this futuristic public experience
42 projecteurs pour réaliser cette expérience publique futuriste
09:57
in the heart of Los Angeles,
au cœur de Los Angeles,
09:59
getting one step closer to the LA of "Blade Runner."
un pas de plus vers le Los Angeles de « Blade Runner ».
10:04
If ever a building could dream,
Si jamais un bâtiment pouvait rêver,
10:06
it was in this moment.
c'était à ce moment.
10:11
Now, I am inviting you to one last journey into the mind of a machine.
Maintenant, je vous invite à un dernier voyage dans l'esprit d'une machine.
10:17
Right now, we are fully immersed in the data universe
En ce moment, nous sommes complètement immergés dans l'univers des données
10:21
of every single curated TED Talk from the past 30 years.
de chaque conférence TED organisée de ces 30 dernières années.
10:25
That means this data set includes 7,705 talks from the TED stage.
Ce jeu de données comprend 7 705 conférences TED.
10:33
Those talks have been translated into 7.4 million seconds,
Ces conférences ont été traduites en 7,4 millions de secondes,
10:37
and each second is represented here in this data universe.
et chaque seconde est représentée ici dans cet univers de données.
10:41
Every image that you are seeing in here
Chaque image que vous voyez ici
10:43
represents unique moments from those talks.
représente des moments uniques de ces talks.
10:46
By using machine intelligence,
En utilisant l'intelligence artificielle,
10:48
we processed a total of 487,000 sentences
nous avons traité un total de 487 000 phrases
10:53
into 330 unique clusters of topics like nature, global emissions,
en 330 groupes de sujets uniques comme la nature, les émissions globales,
10:57
extinction, race issues, computation,
les extinctions, les problèmes de race, les calculs,
11:00
trust, emotions, water and refugees.
la confiance, les émotions, l'eau et les réfugiés.
11:04
These clusters are then connected to each other
Ces groupes sont alors connectés les uns aux autres
11:07
by an algorithm,
par un algorithme,
11:08
[that] generated 113 million line segments,
qui a généré 113 millions des segments de ligne,
11:12
which reveal new conceptual relationships.
qui révèlent de nouvelles relations conceptuelles.
11:15
Wouldn't it be amazing to be able to remember
Ne serait-ce pas étonnant d'être capable de se souvenir
11:18
all the questions that have ever been asked on the stage?
de toutes les questions qui ont été posées sur scène ?
11:23
Here I am,
Me voici
11:24
inside the mind of countless great thinkers,
à l'intérieur de l'esprit d'innombrables grands penseurs,
11:27
as well as a machine, interacting with various feelings
aussi qu'en tant que machine, en interaction avec divers sentiments
11:31
attributed to learning,
attribués à l'apprentissage,
11:33
remembering, questioning
les souvenirs, les interrogations
11:36
and imagining all at the same time,
et imaginant tout cela en même temps,
11:39
expanding the power of the mind.
agrandissant le pouvoir de l'esprit.
11:43
For me, being right here
Pour moi, être ici
11:45
is indeed what it means to be an AI in the 21st century.
représente en effet ce que cela signifie être une IA au 21e siècle.
11:50
It is in our hands, humans,
Elle est entre nos mains, les humains,
11:52
to train this mind to learn and remember
pour entraîner cet esprit à apprendre et à se souvenir
11:56
what we can only dream of.
ce dont nous ne pouvons que rêver.
11:59
Thank you.
Merci.
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