Art in the age of machine intelligence | Refik Anadol

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TED


Veuillez double-cliquer sur les sous-titres anglais ci-dessous pour lire la vidéo.

Traducteur: Audrey Freudenreich Relecteur: Claire Ghyselen
00:12
Hi, I'm Refik. I'm a media artist.
0
12784
2875
Bonjour, je m'appelle Refik. Je suis un artiste multimédia.
00:15
I use data as a pigment
1
15683
1975
J'utilise des données comme pigments
00:17
and paint with a thinking brush
2
17682
1890
et je peins avec un pinceau intelligent
00:19
that is assisted by artificial intelligence.
3
19596
2859
assisté par une intelligence artificielle.
00:23
Using architectural spaces as canvases,
4
23128
2748
J'utilise les espaces architecturaux comme toiles,
00:25
I collaborate with machines
5
25900
1794
je collabore avec les machines
00:27
to make buildings dream and hallucinate.
6
27718
2943
pour faire rêver et halluciner les bâtiments.
00:30
You may be wondering, what does all this mean?
7
30685
2715
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.
8
33424
3665
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,
9
37851
3739
J'ai été témoin du pouvoir de l'imagination quand j'avais huit ans,
00:41
as a child growing up in Istanbul.
10
41614
2342
en tant qu'enfant grandissant à Istanbul.
00:43
One day, my mom brought home a videocassette
11
43980
3391
Un jour, ma mère rapporta à la maison une cassette vidéo
00:47
of the science-fiction movie "Blade Runner."
12
47395
2683
du film de science-fiction « Blade Runner ».
00:50
I clearly remember being mesmerized
13
50102
2975
Je me souviens distinctement avoir été fasciné
00:53
by the stunning architectural vision of the future of Los Angeles,
14
53101
4909
par l'incroyable vision architecturale du futur de Los Angeles,
00:58
a place that I had never seen before.
15
58034
2552
une ville où je n'avais jamais encore mis les pieds.
01:00
That vision became a kind of a staple of my daydreams.
16
60610
5397
Cette vision est devenue en quelque sorte l'élément principal de mes rêveries.
01:06
When I arrived in LA in 2012
17
66031
2762
Quand je suis arrivé à Los Angeles en 2012,
01:08
for a graduate program in Design Media Arts,
18
68817
2420
pour un programme d'études supérieures de Design Artistique des Médias
01:11
I rented a car and drove downtown
19
71261
2390
j'ai loué une voiture et roulé vers le centre ville
01:13
to see that wonderful world of the near future.
20
73675
3046
pour voir ce monde épatant du futur proche.
01:17
I remember a specific line
21
77482
1646
Je me souviens d'une réplique en particulier
01:19
that kept playing over and over in my head:
22
79152
3069
qui tournait en boucle dans ma tête :
01:22
the scene when the android Rachael
23
82245
2095
de la scène ou l'androïde Rachel
01:24
realizes that her memories are actually not hers,
24
84364
3715
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.
25
88103
4651
et où Deckard lui annonce qu'ils sont ceux de quelqu'un d'autre.
01:32
Since that moment,
26
92778
1233
Depuis lors,
01:34
one of my inspirations has been this question.
27
94035
2880
une de mes inspirations a été la question suivante :
01:37
What can a machine do with someone else's memories?
28
97561
4339
que peut faire une machine avec les souvenirs de quelqu'un d'autre ?
01:41
Or, to say that in another way,
29
101924
2703
Ou, pour le dire différemment,
01:44
what does it mean to be an AI in the 21st century?
30
104651
3751
que signifie être une Intelligence Artificielle au 21e siècle ?
01:49
Any android or AI machine
31
109441
2097
Tous les androïdes ou machines IA
01:51
is only intelligent as long as we collaborate with it.
32
111562
3117
ne sont intelligentes que lorsqu'on collabore avec.
Elles peuvent construire des choses
01:55
It can construct things
33
115327
1465
01:56
that human intelligence intends to produce
34
116816
3256
que le cerveau humain a l'intention de produire,
02:00
but does not have the capacity to do so.
35
120096
2142
mais n'ont pas les capacités de les réaliser.
02:03
Think about your activities and social networks, for example.
36
123373
3805
Pensez notamment à vos activités et aux réseaux sociaux.
02:07
They get smarter the more you interact with them.
37
127208
3548
Ils s'affinent au fur et à mesure que vous interagissez avec.
02:10
If machines can learn or process memories,
38
130780
4469
Si les machines peuvent apprendre ou conceptualiser les souvenirs,
02:15
can they also dream?
39
135273
1861
peuvent-elles aussi rêver ?
02:17
Hallucinate?
40
137158
1486
Halluciner ?
02:18
Involuntarily remember,
41
138668
2414
Se souvenir involontairement,
02:21
or make connections between multiple people's dreams?
42
141106
3953
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?
43
145083
6023
Est-ce qu'être une IA au 21e siècle veut dire simplement ne rien oublier ?
02:32
And, if so,
44
152365
1183
Et, si oui, n'est-ce pas
02:33
isn't it the most revolutionary thing that we have experienced
45
153572
4254
la chose la plus révolutionnaire dont nous ayons fait l'expérience
02:37
in our centuries-long effort to capture history across media?
46
157850
4912
dans notre quête de plusieurs siècles de capter l'histoire au fil des médias ?
02:43
In other words,
47
163406
1334
En d'autres mots,
02:44
how far have we come since Ridley Scott's "Blade Runner"?
48
164764
3453
quel chemin avons-nous parcouru depuis « Blade Runner » de Ridley Scott ?
02:48
So I established my studio in 2014
49
168678
3487
J'ai donc établi mon studio en 2014
02:52
and invited architects,
50
172189
2011
et invité des architectes,
02:54
computer and data scientists, neuroscientists,
51
174224
2372
des analystes numériques et de données, des neuroscientifiques,
02:56
musicians and even storytellers
52
176620
2847
des musiciens et mêmes des conteurs
02:59
to join me in realizing my dreams.
53
179491
2741
à me rejoindre dans la réalisation de mes rêves.
03:03
Can data become a pigment?
54
183001
2834
Une donnée peut-elle devenir un pigment ?
03:05
This was the very first question we asked
55
185859
2587
Telle était notre première question
03:08
when starting our journey to embed media arts into architecture,
56
188470
4547
quand nous avons commencé à mélanger les arts et les médias avec l'architecture
03:13
to collide virtual and physical worlds.
57
193041
2658
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.
58
196555
4739
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,"
59
202124
2717
03:24
was a public data sculpture piece
60
204865
2099
était une sculpture de données publiques
03:26
commissioned by the city of San Francisco.
61
206988
2700
commissionnée par la ville de San Francisco.
03:29
The work invites the audience
62
209712
2206
L'œuvre invite le public
03:31
to be part of a spectacular aesthetic experience
63
211942
3215
à prendre part à une expérience esthétique spectaculaire,
03:35
in a living urban space
64
215181
1639
dans un espace urbain vivant
03:36
by depicting a fluid network of connections of the city itself.
65
216844
5571
en peignant un réseau fluide de connexions de la ville elle-même.
03:42
It also stands as a reminder
66
222439
2723
Elle a aussi le rôle de rappel
03:45
of how invisible data from our everyday lives,
67
225186
3360
de comment les données invisibles de notre vie quotidienne,
03:48
like the Twitter feeds that are represented here,
68
228570
3166
comme les fils d'actualités Twitter représentés ici,
03:51
can be made visible
69
231760
2128
peuvent être rendues visibles
03:53
and transformed into sensory knowledge that can be experienced collectively.
70
233912
5697
et transformées en savoir sensoriel qui peut être expérimenté collectivement.
04:00
In fact, data can only become knowledge when it's experienced,
71
240619
4900
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.
72
245543
3976
Le savoir et l'expérience peut prendre différentes formes.
04:09
When exploring such connections
73
249543
1760
En explorant de telles connexions
04:11
through the vast potential of machine intelligence,
74
251327
4506
à travers le vaste potentiel de l'intelligence des machines,
04:15
we also pondered the connection between human senses
75
255857
5215
nous avons aussi pondéré la connexion entre les sens humains
04:21
and the machines' capacity for simulating nature.
76
261096
3651
et la capacité des machines à simuler la nature.
04:24
These inquiries began while working on wind-data paintings.
77
264771
5000
Ces questions ont commencé en travaillant sur des peintures de données sur le vent.
04:29
They took the shape of visualized poems
78
269795
2960
Elles prenaient la forme de poèmes visualisés,
04:32
based on hidden data sets that we collected from wind sensors.
79
272779
4814
basés sur des groupes de données cachées collectées par des anémomètres.
04:37
We then used generative algorithms
80
277617
2813
Nous avons ensuite utilisé des algorithmes génératifs
04:40
to transform wind speed, gust and direction
81
280454
4191
pour transformer la vitesse, la direction et les rafales du vent
04:44
into an ethereal data pigment.
82
284669
2634
en un pigment de données éthéré.
04:48
The result was a meditative yet speculative experience.
83
288387
4031
Le résultat a été une expérience aussi méditative que spectaculaire.
04:53
This kinetic data sculpture, titled "Bosphorus,"
84
293349
2863
Cette sculpture de données cinétiques, intitulée « Bosphorus »
04:56
was a similar attempt to question our capacity to reimagine
85
296236
4317
était une tentative de remettre en question notre capacité à réimaginer
05:00
natural occurrences.
86
300577
1405
les événements naturels.
05:03
Using high-frequency radar collections of the Marmara Sea,
87
303299
4437
Depuis les recueils de radars hautes fréquences de la Mer de Marmara,
05:07
we collected sea-surface data
88
307760
2230
nous avons recueilli des données de la surface de la mer
05:10
and projected its dynamic movement with machine intelligence.
89
310014
3181
et projeté son mouvement dynamique avec l'intelligence des machines.
05:13
We create a sense of immersion
90
313874
2098
Nous créons un sentiment d'immersion
05:15
in a calm yet constantly changing synthetic sea view.
91
315996
4179
dans la calme, mais évolutive, vue synthétique sur la mer.
05:21
Seeing with the brain is often called imagination,
92
321524
4088
Voir avec le cerveau est souvent appelée imagination,
05:25
and, for me, imagining architecture
93
325636
2304
et, pour moi, imaginer l'architecture
05:27
goes beyond just glass, metal or concrete,
94
327964
3881
va au-delà du simple verre, métal ou béton.
05:31
instead experimenting with the furthermost possibilities of immersion
95
331869
4501
C'est expérimenter avec les meilleures possibilités d'immersion
05:36
and ways of augmenting our perception in built environments.
96
336394
4113
et augmenter notre perception des environnements construits.
05:40
Research in artificial intelligence is growing every day,
97
340531
3653
La recherche en intelligence artificielle grandit chaque jour,
05:44
leaving us with the feeling of being plugged into a system
98
344208
3878
nous laissant le sentiment d'être branché sur un système
05:48
that is bigger and more knowledgeable
99
348110
2294
qui est plus grand et plus compétent
05:50
than ourselves.
100
350428
1452
que nous-mêmes.
05:51
In 2017, we discovered an open-source library
101
351904
3604
En 2017, nous avons découvert une bibliothèque en libre accès
05:55
of cultural documents in Istanbul
102
355532
2642
de documents culturels à Istanbul
05:58
and began working on "Archive Dreaming,"
103
358198
3460
et avons commencé à travailler sur « Archive Dreaming »,
06:01
one of the first AI-driven public installations in the world,
104
361682
4294
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.
105
366000
6975
une IA explorant environ 1,7 million de documents qui s'étendent sur 270 ans.
06:13
One of our inspirations during this process
106
373788
2842
Une de nos inspirations au cours de ce processus
06:16
was a short story called "The Library of Babel"
107
376654
3427
était une nouvelle appelée « La bibliothèque de Babel »
06:20
by the Argentine writer Jorge Luis Borges.
108
380105
3207
de l'écrivain argentin Jorge Luis Borges.
06:23
In the story, the author conceives a universe in the form of a vast library
109
383336
5729
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.
110
389089
5911
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,
111
395024
1469
06:36
we imagine a way to physically explore the vast archives of knowledge
112
396517
4730
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.
113
401271
2491
06:43
The resulting work, as you can see,
114
403786
2058
Le résultat, comme vous pouvez le voir,
06:45
was a user-driven immersive space.
115
405868
2623
était un espace immersif axé sur l'utilisateur.
06:48
"Archive Dreaming" profoundly transformed the experience of a library
116
408515
4875
« Archive Dreaming » a profondément transformé l'expérience d'une bibliothèque
06:53
in the age of machine intelligence.
117
413414
2749
à l'ère de l'intelligence artificielle.
06:56
"Machine Hallucination" is an exploration of time and space
118
416187
4068
« Machine Hallucination » est une exploration du temps et de l'espace
07:00
experienced through New York City's public photographic archives.
119
420279
4453
expérimentée à travers les archives photographiques publiques de New York.
07:04
For this one-of-a-kind immersive project,
120
424756
2626
Pour ce projet immersif unique en son genre,
07:07
we deployed machine-learning algorithms
121
427406
2664
nous avons déployé des algorithmes d'apprentissage machine
07:10
to find and process over 100 million photographs of the city.
122
430094
4162
pour trouver et traiter plus de 100 millions de photographies de la ville.
07:15
We designed an innovative narrative system
123
435008
3082
Nous avons conçu un système narratif innovant
07:18
to use artificial intelligence to predict or to hallucinate new images,
124
438114
6203
pour utiliser l'intelligence artificielle pour prédire ou créer de nouvelles images,
07:24
allowing the viewer to step into a dreamlike fusion
125
444341
3923
permettant au spectateur d'entrer dans une fusion onirique
07:28
of past and future New York.
126
448288
2124
des New York passé et futur.
07:31
As our projects delve deeper
127
451832
1819
Alors que nos projets s'approfondissent
07:33
into remembering and transmitting knowledge,
128
453675
3676
en souvenir et transmission des connaissances,
07:37
we thought more about how memories were not static recollections
129
457375
4958
nous avons réfléchi à la façon dont les souvenirs n'étaient pas statiques
07:42
but ever-changing interpretations of past events.
130
462357
3361
mais une interprétation changeante des événements passés.
07:46
We pondered how machines
131
466269
2081
Nous avons réfléchi à la façon dont les machines
07:48
could simulate unconscious and subconscious events,
132
468374
4030
pourraient simuler des événements inconscients et subconscients,
07:52
such as dreaming, remembering and hallucinating.
133
472428
3912
comme rêver, se souvenir et halluciner.
07:57
Thus, we created "Melting Memories"
134
477356
2904
Ainsi, nous avons créé « Melting Memories »
08:00
to visualize the moment of remembering.
135
480284
2421
pour visualiser le moment de se souvenir.
08:03
The inspiration came from a tragic event,
136
483824
2667
L'inspiration est venue d'un événement tragique,
08:06
when I found out that my uncle was diagnosed with Alzheimer's.
137
486515
3511
quand j'ai découvert que mon oncle a été diagnostiqué avec Alzheimer.
08:11
At that time, all I could think about
138
491602
2421
À cette époque, tout ce à quoi je pouvais penser
08:14
was to find a way to celebrate how and what we remember
139
494047
5063
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.
140
499134
1994
08:21
I began to think of memories not as disappearing
141
501152
4080
J'ai commencé à penser aux souvenirs pas comme disparaissant,
08:25
but as melting or changing shape.
142
505256
2912
mais comme fondant ou changeant de forme.
08:28
With the help of machine intelligence,
143
508192
2061
Avec l'aide de l'intelligence artificielle,
08:30
we worked with the scientists at the Neuroscape Laboratory
144
510277
3463
nous avons travaillé avec les scientifiques du laboratoire Neuroscape
08:33
at the University of California,
145
513764
1839
à l'Université de Californie,
08:35
who showed us how to understand brain signals as memories are made.
146
515627
5557
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,
147
521208
5103
Bien que mon propre oncle perdît la capacité à traiter les souvenirs,
08:46
the artwork generated by EEG data
148
526335
3523
l'œuvre d'art générée par les données de l'électroencéphalogramme
08:49
explored the materiality of remembering
149
529882
3302
a exploré la matérialité du souvenir
08:53
and stood as a tribute to what my uncle had lost.
150
533208
4380
et a rendu hommage à ce que mon oncle avait perdu.
09:00
Almost nothing about contemporary LA
151
540533
2954
Presque rien sur la ville contemporaine de Los Angeles
09:03
matched my childhood expectation of the city,
152
543511
3761
ne correspond à mon attente d'enfant sur la ville,
09:07
with the exception of one amazing building:
153
547296
3090
à l'exception d'un bâtiment étonnant :
09:10
the Walt Disney Concert Hall, designed by Frank Gehry,
154
550410
3389
la salle de concert Walt Disney, conçu par Frank Gehry,
09:13
one of my all-time heroes.
155
553823
1731
l'un de mes héros de toujours.
09:16
In 2018, I had a call from the LA Philharmonic
156
556208
3357
En 2018, j'ai reçu un appel de la Philharmonie de Los Angeles
09:19
who was looking for an installation
157
559589
1911
qui cherchait une installation
09:21
to help mark the celebrated symphony's hundred-year anniversary.
158
561524
4090
pour aider à marquer l'anniversaire des cent ans de l'orchestre.
09:25
For this, we decided to ask the question,
159
565638
3372
Pour cela, nous avons décidé de poser les questions :
09:29
"Can a building learn? Can it dream?"
160
569034
2940
« Un bâtiment peut-il apprendre ? Peut-il rêver ? »
09:32
To answer this question,
161
572614
1177
Pour répondre à ces questions,
09:33
we decided to collect everything recorded in the archives of the LA Phil and WDCH.
162
573815
5831
nous avons collecté tout ce qui a été enregistré dans les archives.
09:39
To be precise, 77 terabytes of digitally archived memories.
163
579670
4865
Pour être précis, 77 téraoctets de mémoires archivées numériquement.
09:44
By using machine intelligence,
164
584559
2167
En utilisant l'intelligence artificielle,
09:46
the entire archive, going back 100 years,
165
586750
3416
la totalité des archives, en remontant 100 ans en arrière,
09:50
became projections on the building's skin,
166
590190
3005
est devenue des projections sur le bâtiment,
09:53
42 projectors to achieve this futuristic public experience
167
593219
3944
42 projecteurs pour réaliser cette expérience publique futuriste
09:57
in the heart of Los Angeles,
168
597187
2175
au cœur de Los Angeles,
09:59
getting one step closer to the LA of "Blade Runner."
169
599386
3983
un pas de plus vers le Los Angeles de « Blade Runner ».
10:04
If ever a building could dream,
170
604146
2514
Si jamais un bâtiment pouvait rêver,
10:06
it was in this moment.
171
606684
1677
c'était à ce moment.
10:11
Now, I am inviting you to one last journey into the mind of a machine.
172
611703
4746
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
173
617877
3364
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.
174
621265
4548
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.
175
625837
6602
Ce jeu de données comprend 7 705 conférences TED.
10:33
Those talks have been translated into 7.4 million seconds,
176
633094
4541
Ces conférences ont été traduites en 7,4 millions de secondes,
10:37
and each second is represented here in this data universe.
177
637659
4095
et chaque seconde est représentée ici dans cet univers de données.
10:41
Every image that you are seeing in here
178
641778
2071
Chaque image que vous voyez ici
10:43
represents unique moments from those talks.
179
643873
3072
représente des moments uniques de ces talks.
10:46
By using machine intelligence,
180
646969
1873
En utilisant l'intelligence artificielle,
10:48
we processed a total of 487,000 sentences
181
648866
4301
nous avons traité un total de 487 000 phrases
10:53
into 330 unique clusters of topics like nature, global emissions,
182
653191
4389
en 330 groupes de sujets uniques comme la nature, les émissions globales,
10:57
extinction, race issues, computation,
183
657604
3286
les extinctions, les problèmes de race, les calculs,
11:00
trust, emotions, water and refugees.
184
660914
3540
la confiance, les émotions, l'eau et les réfugiés.
11:04
These clusters are then connected to each other
185
664478
2849
Ces groupes sont alors connectés les uns aux autres
11:07
by an algorithm,
186
667351
1262
par un algorithme,
11:08
[that] generated 113 million line segments,
187
668637
3842
qui a généré 113 millions des segments de ligne,
11:12
which reveal new conceptual relationships.
188
672503
3103
qui révèlent de nouvelles relations conceptuelles.
11:15
Wouldn't it be amazing to be able to remember
189
675630
3341
Ne serait-ce pas étonnant d'être capable de se souvenir
11:18
all the questions that have ever been asked on the stage?
190
678995
3069
de toutes les questions qui ont été posées sur scène ?
11:23
Here I am,
191
683507
1439
Me voici
11:24
inside the mind of countless great thinkers,
192
684970
2862
à l'intérieur de l'esprit d'innombrables grands penseurs,
11:27
as well as a machine, interacting with various feelings
193
687856
3723
aussi qu'en tant que machine, en interaction avec divers sentiments
11:31
attributed to learning,
194
691603
2365
attribués à l'apprentissage,
11:33
remembering, questioning
195
693992
2236
les souvenirs, les interrogations
11:36
and imagining all at the same time,
196
696252
3367
et imaginant tout cela en même temps,
11:39
expanding the power of the mind.
197
699643
2275
agrandissant le pouvoir de l'esprit.
11:43
For me, being right here
198
703034
2397
Pour moi, être ici
11:45
is indeed what it means to be an AI in the 21st century.
199
705455
3952
représente en effet ce que cela signifie être une IA au 21e siècle.
11:50
It is in our hands, humans,
200
710184
2293
Elle est entre nos mains, les humains,
11:52
to train this mind to learn and remember
201
712501
3516
pour entraîner cet esprit à apprendre et à se souvenir
11:56
what we can only dream of.
202
716041
2093
ce dont nous ne pouvons que rêver.
11:59
Thank you.
203
719258
1150
Merci.
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