Art in the age of machine intelligence | Refik Anadol

509,558 views

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

Double-click on the English captions to play the video from there.

Fordító: Balázs Nagy Lektor: Reka Lorinczy
00:12
Hi, I'm Refik. I'm a media artist.
Üdv, Refik vagyok, médiaművész.
00:15
I use data as a pigment
Festék gyanánt adatokat használok,
00:17
and paint with a thinking brush
és intelligens ecsettel festek,
00:19
that is assisted by artificial intelligence.
amelyet mesterséges intelligencia irányít.
00:23
Using architectural spaces as canvases,
Építészeti tereket használok festővászonnak,
00:25
I collaborate with machines
és gépekkel együttműködve
00:27
to make buildings dream and hallucinate.
ösztönzöm az épületeket, hogy álmodjanak és kápráztassanak el.
00:30
You may be wondering, what does all this mean?
Lehet, hogy most azon tűnődnek, mi ez az egész?
00:33
So let me please take you into my work and my world.
Kérem, hadd mutassam be, hogy miből is áll a munkám és a világom.
00:37
I witnessed the power of imagination when I was eight years old,
Nyolcéves voltam, amikor megtapasztaltam a képzelet hatalmát,
00:41
as a child growing up in Istanbul.
még isztambuli gyermekkoromban.
00:43
One day, my mom brought home a videocassette
Egy szép napon anyám hozott nekem egy videókazettát,
00:47
of the science-fiction movie "Blade Runner."
amelyen a ,,Szárnyas fejvadász" című sci-fi volt.
00:50
I clearly remember being mesmerized
Tisztán emlékszem, hogyan babonázott meg
00:53
by the stunning architectural vision of the future of Los Angeles,
a jövőbeli Los Angeles lenyűgöző városképének látványa,
00:58
a place that I had never seen before.
olyan helyé, amelyet még nem láttam sosem azelőtt.
01:00
That vision became a kind of a staple of my daydreams.
Ez a látomás vált álmodozásaim egyik legfőbb motívumává.
01:06
When I arrived in LA in 2012
2012-ben, amikor Los Angelesbe érkeztem,
01:08
for a graduate program in Design Media Arts,
hogy médiaművész szakon tanuljak,
01:11
I rented a car and drove downtown
béreltem egy autót, és bejártam a belvárost,
01:13
to see that wonderful world of the near future.
hogy saját szememmel lássam a közeljövő csodálatos világát.
01:17
I remember a specific line
Emlékszem egy bizonyos mondatra,
01:19
that kept playing over and over in my head:
ami újra és újra eszembe jutott:
01:22
the scene when the android Rachael
az a jelenet, amikor a Rachel nevű android
01:24
realizes that her memories are actually not hers,
rájön, hogy az emlékei igazából nem is az ő emlékei,
01:28
and when Deckard tells her they are someone else's memories.
és amikor Deckard elmondja neki, hogy azok valójában valaki más emlékei.
01:32
Since that moment,
Azóta a pillanat óta
01:34
one of my inspirations has been this question.
az egyik fő ihletforrásom ez a kérdés.
01:37
What can a machine do with someone else's memories?
Mit tehet egy gép valaki más emlékeivel?
01:41
Or, to say that in another way,
Vagy, hogy másképpen fogalmazzak:
01:44
what does it mean to be an AI in the 21st century?
mit jelent a mesterséges intelligencia a 21. században?
01:49
Any android or AI machine
Bármely android vagy intelligens gép
01:51
is only intelligent as long as we collaborate with it.
csak akkor intelligens, ha mi együtt dolgozunk vele.
01:55
It can construct things
Felépíthet dolgokat,
01:56
that human intelligence intends to produce
amelyeket az emberi intelligencia szándékozik létrehozni,
02:00
but does not have the capacity to do so.
ám szűkös erőforrásai miatt nem képes rá.
02:03
Think about your activities and social networks, for example.
Gondoljunk pl. a tevékenységeinkre és közösségi hálóinkra.
02:07
They get smarter the more you interact with them.
Annál okosabbak lesznek, minél többet foglalkozunk velük.
02:10
If machines can learn or process memories,
Ha a gépek képesek tanulni vagy emlékeket feldolgozni,
02:15
can they also dream?
akkor képesek álmodni is?
02:17
Hallucinate?
Képzelődni is?
02:18
Involuntarily remember,
Akaratlanul is emlékezni,
02:21
or make connections between multiple people's dreams?
vagy összekötni több ember álmait?
02:25
Does being an AI in the 21st century simply mean not forgetting anything?
A 21. században az intelligens gép csak azt jelenti, hogy nem felejt semmit?
02:32
And, if so,
És ha igen,
02:33
isn't it the most revolutionary thing that we have experienced
akkor vajon nem ez-e a legnagyobb áttörés az évszázados törekvésünkben
02:37
in our centuries-long effort to capture history across media?
a történelem rögzítésére a médiában?
02:43
In other words,
Más szavakkal
02:44
how far have we come since Ridley Scott's "Blade Runner"?
meddig jutottunk Ridley Scott Szárnyas fejvadásza óta?
02:48
So I established my studio in 2014
2014-ben alapítottam meg a stúdiómat.
02:52
and invited architects,
Építészeket,
02:54
computer and data scientists, neuroscientists,
programozókat, adatelemzőket, idegtudósokat,
02:56
musicians and even storytellers
zenészeket és írókat is meghívtam,
02:59
to join me in realizing my dreams.
hogy segítsenek megvalósítani az álmaimat.
03:03
Can data become a pigment?
Használhatjuk-e az adatot festékként?
03:05
This was the very first question we asked
Ez volt a legelső kérdés, amelyet feltettünk,
03:08
when starting our journey to embed media arts into architecture,
amikor elkezdtük a médiaművészetet építészettel kombinálni
03:13
to collide virtual and physical worlds.
és a virtuális világot a fizikai valósággal ötvözni.
03:16
So we began to imagine what I would call the poetics of data.
Így elkezdtük kigondolni azt, amit én az adat költészetének nevezek.
03:22
One of our first projects, "Virtual Depictions,"
Az egyik első projektünk, a "Virtuális ábrázolások"
03:24
was a public data sculpture piece
egy köztéri adatszobor volt
03:26
commissioned by the city of San Francisco.
San Francisco városa megbízásából.
03:29
The work invites the audience
A mű arra invitálja a közönséget,
03:31
to be part of a spectacular aesthetic experience
hogy egy látványos esztétikai élmény részesei legyenek
03:35
in a living urban space
egy élettel teli városi térben
03:36
by depicting a fluid network of connections of the city itself.
azáltal, hogy magának a városnak a dinamikus kapcsolati hálóját ábrázolja.
03:42
It also stands as a reminder
Ez eszünkbe juttatja azt is,
03:45
of how invisible data from our everyday lives,
hogy a mindennapi életünkben láthatatlan adatok,
03:48
like the Twitter feeds that are represented here,
mint pl. az itt látható Twitter-bejegyzések
03:51
can be made visible
láthatóvá tehetők,
03:53
and transformed into sensory knowledge that can be experienced collectively.
és érzékszervekkel felfogható tudássá alakíthatók.
04:00
In fact, data can only become knowledge when it's experienced,
Igazából az adat csak akkor válik tudássá, ha megtapasztaljuk,
04:05
and what is knowledge and experience can take many forms.
a tudás és a tapasztalat sokféle alakot ölthet.
04:09
When exploring such connections
Amikor ezeket a kapcsolatokat
04:11
through the vast potential of machine intelligence,
térképeztük fel a mesterséges intelligencia hatalmas potenciáljával,
04:15
we also pondered the connection between human senses
eltöprengtünk azon, hogy mi lehet az összefüggés az ember érzékei
04:21
and the machines' capacity for simulating nature.
és a természetet utánzó gép képessége között.
04:24
These inquiries began while working on wind-data paintings.
Ez a kutakodás akkor kezdődött, amikor széladatokból festettünk.
04:29
They took the shape of visualized poems
Ezek grafikusan megjelenített versek voltak,
04:32
based on hidden data sets that we collected from wind sensors.
melyek szélérzékelőkből gyűjtött adathalmazok alapján jöttek létre.
04:37
We then used generative algorithms
Ezután generatív algoritmusokat használtunk,
04:40
to transform wind speed, gust and direction
hogy átalakítsuk a szél sebességét, a széllökéseket és a szélirányt
04:44
into an ethereal data pigment.
éteri adatfestékké.
04:48
The result was a meditative yet speculative experience.
Az eredmény pedig egy meditatív és elgondolkodtató élmény lett.
04:53
This kinetic data sculpture, titled "Bosphorus,"
Ez a Boszporusz nevű kinetikus adatszobor
04:56
was a similar attempt to question our capacity to reimagine
hasonló kísérlet volt arra, hogy megkérdőjelezzük,
képesek vagyunk-e újraértelmezni a természeti jelenségeket.
05:00
natural occurrences.
05:03
Using high-frequency radar collections of the Marmara Sea,
Nagyfrekvenciás radar használatával a Márvány-tengerről
05:07
we collected sea-surface data
tengerfelszíni adatokat gyűjtöttünk,
05:10
and projected its dynamic movement with machine intelligence.
és a gépi intelligenciával megjelenítettük dinamikus mozgását.
05:13
We create a sense of immersion
Azt az érzetet hozzuk létre,
05:15
in a calm yet constantly changing synthetic sea view.
hogy a látogató elmerül a nyugodt, mégis folyton változó tenger látványában.
05:21
Seeing with the brain is often called imagination,
Az elmével való látást gyakran képzeletnek nevezzük,
05:25
and, for me, imagining architecture
és számomra az építészettel való képzeletjáték
05:27
goes beyond just glass, metal or concrete,
több, mint csupán üveg, fém vagy beton,
05:31
instead experimenting with the furthermost possibilities of immersion
ehelyett a néző bevonásának és az épített környezet kibővített megtapasztalásának
05:36
and ways of augmenting our perception in built environments.
egészen szokatlan lehetőségeivel kísérletezem.
05:40
Research in artificial intelligence is growing every day,
A mesterséges intelligencia kutatása napról napra halad előre,
05:44
leaving us with the feeling of being plugged into a system
és ez olyan érzetet kelthet bennünk,
hogy egy nálunk nagyobb
05:48
that is bigger and more knowledgeable
és jobban informált rendszerbe vagyunk bekötve.
05:50
than ourselves.
05:51
In 2017, we discovered an open-source library
2017-ben felfedeztünk egy mindenkinek elérhető,
05:55
of cultural documents in Istanbul
kulturális dokumentumokat tartalmazó isztambuli könyvtárat,
05:58
and began working on "Archive Dreaming,"
és elkezdtünk dolgozni az ,,Álmodik a levéltár" című projektünkön,
06:01
one of the first AI-driven public installations in the world,
amely az egyik első, MI-vel működő közösségi installáció,
06:06
an AI exploring approximately 1.7 million documents that span 270 years.
amely kb. 1,7 millió dokumentumot dolgoz fel 270 évre visszamenőleg.
06:13
One of our inspirations during this process
Munkánk során az egyik ihletforrás
06:16
was a short story called "The Library of Babel"
Jorge Luís Borges argentin író
06:20
by the Argentine writer Jorge Luis Borges.
,,Bábeli könyvtár" című novellája volt.
06:23
In the story, the author conceives a universe in the form of a vast library
A történetben az író egy óriási könyvtárból álló világegyetemet épít fel,
06:29
containing all possible 410-page books of a certain format and character set.
amely bizonyos formátumban és betűvel szedett 410 oldalas könyveket tartalmaz.
06:35
Through this inspiring image,
Ebből a gondolatébresztő képből kiindulva
06:36
we imagine a way to physically explore the vast archives of knowledge
próbáljuk meg képzeletben feltérképezni tudásunk óriási tárházát
06:41
in the age of machine intelligence.
a gépi intelligencia korában.
06:43
The resulting work, as you can see,
A létrejött mű, amint láthatják,
06:45
was a user-driven immersive space.
egy felhasználó által generált dinamikus tér.
06:48
"Archive Dreaming" profoundly transformed the experience of a library
Az "Álmodik a levéltár" projekt alapjaiban formálta át a könyvtári élményt
06:53
in the age of machine intelligence.
a gépi intelligencia korában.
06:56
"Machine Hallucination" is an exploration of time and space
"A gépi képzelet" felfedezőút térben és időben
07:00
experienced through New York City's public photographic archives.
New York nyilvános városi fényképészeti levéltári anyagaira épül.
07:04
For this one-of-a-kind immersive project,
Ehhez az egyedülálló projekthez
07:07
we deployed machine-learning algorithms
gépi tanulási algoritmusokat alkalmaztunk,
07:10
to find and process over 100 million photographs of the city.
hogy felkutassuk és megtaláljuk a városról készített több, mint 100 millió fényképet.
07:15
We designed an innovative narrative system
Újszerű történetmesélési rendszert alkalmaztunk,
07:18
to use artificial intelligence to predict or to hallucinate new images,
hogy a mesterséges intelligenciával új képeket alkossunk és ábrándozzunk,
07:24
allowing the viewer to step into a dreamlike fusion
így a néző beléphet New York múltjának és jelenének
07:28
of past and future New York.
álomszerű egyvelegébe.
07:31
As our projects delve deeper
Ahogy projektjeinkkel egyre mélyebbre hatoltunk
07:33
into remembering and transmitting knowledge,
az emlékezés és a tudás átadásának folyamatába,
07:37
we thought more about how memories were not static recollections
úgy fogalmaztuk meg, hogy az emlékek nem statikus képek,
07:42
but ever-changing interpretations of past events.
hanem a múltbéli események folyton változó értelmezései.
07:46
We pondered how machines
Eltöprengtünk rajta, hogy a gépek
07:48
could simulate unconscious and subconscious events,
hogyan tudnák utánozni a tudattalan és tudatalatti folyamatait,
07:52
such as dreaming, remembering and hallucinating.
amilyen például az álmodás, az emlékezés és a hallucináció.
07:57
Thus, we created "Melting Memories"
Ezért hoztuk létre az ,,Összeolvadó emlékek" projektet,
08:00
to visualize the moment of remembering.
hogy megjelenítsük az emlékezés pillanatát.
08:03
The inspiration came from a tragic event,
Az ihletet egy tragikus esemény szolgáltatta,
08:06
when I found out that my uncle was diagnosed with Alzheimer's.
amikor megtudtam, hogy a nagybátyámat Alzheimerrel diagnosztizálták.
08:11
At that time, all I could think about
Akkoriban csak arra tudtam gondolni,
08:14
was to find a way to celebrate how and what we remember
hogy valahogyan megünnepeljük az emlékezés képességét és az emlékeket,
08:19
when we are still able to do so.
amíg még képesek vagyunk rá.
08:21
I began to think of memories not as disappearing
Én nem úgy gondolok az emlékekre, hogy azok eltűnnek,
08:25
but as melting or changing shape.
hanem egymásba olvadnak vagy alakot váltanak.
08:28
With the help of machine intelligence,
A gépi intelligencia segítségével
08:30
we worked with the scientists at the Neuroscape Laboratory
együtt dolgoztunk a University of California
kognitív idegtudományi laboratóriumának munkatársaival,
08:33
at the University of California,
08:35
who showed us how to understand brain signals as memories are made.
akik megmutatták, hogyan értelmezzük
az agy ingerületeit emlékrögzítés közben.
08:41
Although my own uncle was losing the ability to process memories,
Bár nagybátyám éppen elvesztette az emlékek feldolgozásának képességét,
08:46
the artwork generated by EEG data
az EEG-adatokból előállított műalkotás
08:49
explored the materiality of remembering
feltérképezte az emlékezés fizikai valóságát,
08:53
and stood as a tribute to what my uncle had lost.
és méltó emléket állított annak, amit nagybátyám elvesztett.
09:00
Almost nothing about contemporary LA
A jelenkor Los Angelesében gyakorlatilag semmi sem hasonlított
09:03
matched my childhood expectation of the city,
gyermekkorom fantáziavárosára, egyetlen lenyűgöző épület kivételével:
09:07
with the exception of one amazing building:
09:10
the Walt Disney Concert Hall, designed by Frank Gehry,
a Walt Disney Koncertterem, melyet Frank Gehry,
09:13
one of my all-time heroes.
egyik nagy példaképem tervezett.
09:16
In 2018, I had a call from the LA Philharmonic
2018-ban felhívtak a Los Angeles-i Filharmonikusoktól,
09:19
who was looking for an installation
akik éppen egy műalkotást szerettek volna,
09:21
to help mark the celebrated symphony's hundred-year anniversary.
amellyel megünnepelhetik a zenekar fennállásának századik évfordulóját.
09:25
For this, we decided to ask the question,
Ehhez elhatároztuk, hogy feltesszük a kérdést:
09:29
"Can a building learn? Can it dream?"
,,Képes-e tanulni egy épület? Képes-e álmodni?"
09:32
To answer this question,
Ennek megválaszolásához
09:33
we decided to collect everything recorded in the archives of the LA Phil and WDCH.
összegyűjtöttünk mindent a Filharmonikusok és a koncertterem archívumából.
09:39
To be precise, 77 terabytes of digitally archived memories.
Egészen pontosan 77 terabájtnyi digitálisan archivált emléket.
09:44
By using machine intelligence,
Gépi intelligencia használatával
09:46
the entire archive, going back 100 years,
a teljes archív anyag 100 évre visszamenőleg
09:50
became projections on the building's skin,
az épület burkolatán jelent meg 42 kivetítő segítségével,
09:53
42 projectors to achieve this futuristic public experience
hogy megvalósítsuk ezt a futurisztikus köztéri élményt,
09:57
in the heart of Los Angeles,
Los Angeles szívében, így jutva egy lépéssel közelebb
09:59
getting one step closer to the LA of "Blade Runner."
a ,,Szárnyas fejvadász" Los Angeleséhez.
10:04
If ever a building could dream,
Ha egy épület álmodni tudna,
10:06
it was in this moment.
az pontosan így nézne ki.
10:11
Now, I am inviting you to one last journey into the mind of a machine.
Most pedig egy utolsó utazásra hívom önöket a gép elméjébe.
10:17
Right now, we are fully immersed in the data universe
Most éppen egy hatalmas adatvilágban vagyunk,
10:21
of every single curated TED Talk from the past 30 years.
mely az elmúlt 30 év minden egyes TED Talkjának felvételéből áll.
10:25
That means this data set includes 7,705 talks from the TED stage.
Vagyis ez az adathalmaz a TED-en elhangzott 7 705 előadást tartalmazza.
10:33
Those talks have been translated into 7.4 million seconds,
Ezek az előadások 7,5 millió másodpercnek felelnek meg,
10:37
and each second is represented here in this data universe.
és ebben az adatvilágban minden egyes másodperc fellelhető.
10:41
Every image that you are seeing in here
Minden itt látható kép
10:43
represents unique moments from those talks.
az előadások egyedi pillanatait képviseli.
10:46
By using machine intelligence,
Gépi intelligencia segítségével
10:48
we processed a total of 487,000 sentences
487 000 mondatot dolgoztunk fel
10:53
into 330 unique clusters of topics like nature, global emissions,
330 egyedi témába csoportosítva: természet, környezetszennyezés,
10:57
extinction, race issues, computation,
fajok kihalása, rasszok, számítógépek,
11:00
trust, emotions, water and refugees.
bizalom, érzelmek, víz vagy éppen menekültek.
11:04
These clusters are then connected to each other
Ezeket a csoportokat egy algoritmus
11:07
by an algorithm,
kapcsolja össze egymással,
11:08
[that] generated 113 million line segments,
amelynek nyomán 113 millió szegmenshez jutunk,
11:12
which reveal new conceptual relationships.
amelyek új fogalmi relációkat fednek fel.
11:15
Wouldn't it be amazing to be able to remember
Hát nem lenne csodálatos, ha emlékezhetnénk az összes kérdésre,
11:18
all the questions that have ever been asked on the stage?
amelyet bármikor is feltettek ezen a színpadon?
11:23
Here I am,
Itt vagyok én,
11:24
inside the mind of countless great thinkers,
és megannyi nagy gondolkodó elméjébe látok bele,
11:27
as well as a machine, interacting with various feelings
illetve a gép elméjébe is, mely a tanulásnak köszönhetően
11:31
attributed to learning,
sokféle érzéssel áll kapcsolatban,
11:33
remembering, questioning
mint például egyidőben az emlékezéssel,
11:36
and imagining all at the same time,
a kételkedéssel és ábrándozással,
11:39
expanding the power of the mind.
így tágítja ki az elme hatalmát.
11:43
For me, being right here
Számomra pontosan
11:45
is indeed what it means to be an AI in the 21st century.
az jelenti a 21. század mesterséges intelligenciáját, hogy itt állhatok.
11:50
It is in our hands, humans,
Csak rajtunk, embereken múlik,
11:52
to train this mind to learn and remember
hogy ezt az elmét megtanítsuk tanulni és emlékezni mindarra,
11:56
what we can only dream of.
amiről csak álmodhatunk.
11:59
Thank you.
Köszönöm!
About this site

This site was created for the purpose of learning English through video.

Each video can be played with simultaneous captions in English and your native language.

Double-click on the English captions will play the video from there.

If you have any comments or suggestions, please contact us using this contact form.