Why I draw with robots | Sougwen Chung

Translator: Ivana Korom Reviewer: Camille Martínez

Fordító: Giulia Ligabue Lektor: Csaba Lóki

Many of us here use technology in our day-to-day.

Sokan használunk műszaki eszközöket mindennapjainkban.

And some of us rely on technology to do our jobs.

És jó néhányan munkánk elvégzéséhez is.

For a while, I thought of machines and the technologies that drive them

Egy ideig úgy tekintettem a gépekre és az őket vezérlő technológiákra,

as perfect tools that could make my work more efficient and more productive.

mint tökéletes eszközökre munkám hatékonysága növelésére.

But with the rise of automation across so many different industries,

Azonban a gépesítés terjedésével megannyi iparágon keresztül

it led me to wonder:

eltűnődtem:

If machines are starting to be able to do the work

ha a robotok egyre alkalmasabbak

traditionally done by humans,

az emberi munkák elvégzésére,

what will become of the human hand?

mivé lesz az emberi kéz?

How does our desire for perfection, precision and automation

Milyen hatással lesz a tökéletesség, precizitás és automatizálás iránti vágyunk

affect our ability to be creative?

a kreativitásunkra?

In my work as an artist and researcher, I explore AI and robotics

Művészként és kutatóként robotokat és a mesterséges intelligenciát vizsgálom,

to develop new processes for human creativity.

hogy új eljárásokat fejlesszek az emberi kreativitásra.

For the past few years,

Az elmúlt néhány évben gépek, statisztikai adatok

I've made work alongside machines, data and emerging technologies.

és fejlődő technológiák kísérték munkámat.

Ez egy életre szóló rajongás

It's part of a lifelong fascination

about the dynamics of individuals and systems

az egyének, rendszereknek dinamikája

and all the messiness that that entails.

és minden kuszaság iránt, ami ezzel jár.

It's how I'm exploring questions about where AI ends and we begin

Így keresek választ arra, hol ér véget az MI és hol nyílunk meg mi,

and where I'm developing processes

és így fejlesztek műveleteket,

that investigate potential sensory mixes of the future.

melyek a jövő potenciális érzékszervi kavarodásaival foglalkoznak.

I think it's where philosophy and technology intersect.

Úgy gondolom, itt talákozik a filozófia és a technológia.

Doing this work has taught me a few things.

Ez a munka megtanított néhány dologra.

It's taught me how embracing imperfection

Megtanított arra, hogy a tökéletlenség elfogadásával

can actually teach us something about ourselves.

miként tanulunk meg valamit saját magunkról.

It's taught me that exploring art

Megtanította, hogy a művészet kutatása

can actually help shape the technology that shapes us.

igazából segíthet formálni a technológiát, amely minket formál.

And it's taught me that combining AI and robotics

Illetve megtanította, hogy vegyíteni az MI-t és a robotokat

with traditional forms of creativity -- visual arts in my case --

a hagyományos kreativitással - az én esetemben vizuális művészetekkel -

can help us think a little bit more deeply

segíthet nekünk kicsit mélyebben gondolkozni azon,

about what is human and what is the machine.

hogy mi az, ami emberi, és mi a gép.

And it's led me to the realization

Ez pedig ráébresztett,

that collaboration is the key to creating the space for both

hogy az együttműködés a kulcsa mindkettő terének megalkotására,

as we move forward.

ahogy haladunk előre.

It all started with a simple experiment with machines,

Szóval az egész egy egyszerű kísérletezéssel indult gépekkel,

called "Drawing Operations Unit: Generation 1."

"Drawing Operations Unit: Generation 1." néven

I call the machine "D.O.U.G." for short.

A gépet röviden "D.O.U.G."-nak hívom.

Before I built D.O.U.G,

Mielőtt megépítettem D.O.U.G-ot,

I didn't know anything about building robots.

semmit se tudtam a robotok építéséről.

I took some open-source robotic arm designs,

Fogtam néhány nyílt forráskódú robotkartervet,

I hacked together a system where the robot would match my gestures

összehekkeltem egy rendszerrel, hogy a robot lemásolja a gesztusaimat

and follow [them] in real time.

és kövesse azokat valós időben.

The premise was simple:

Az elképzelés egyszerű volt:

I would lead, and it would follow.

Én vezetek, az pedig követ.

I would draw a line, and it would mimic my line.

Rajzolok egy vonalat, ő lemásolja.

Úgyhogy 2015-ben, ott és akkor először rajzoltunk

So back in 2015, there we were, drawing for the first time,

egy kisebb közönség előtt New York Cityben.

in front of a small audience in New York City.

The process was pretty sparse --

Az eljárás meglehetősen szerény volt -

no lights, no sounds, nothing to hide behind.

se fények, se hangok, semmi, ami eltakart volna,

Just my palms sweating and the robot's new servos heating up.

csak az izzadó tenyereim és a robot új, melegedő szervói.

(Laughs) Clearly, we were not built for this.

(Nevet) Egyértelműen nem erre lettünk teremtve.

But something interesting happened, something I didn't anticipate.

De történt valami érdekes, amit nem láttam előre.

See, D.O.U.G., in its primitive form, wasn't tracking my line perfectly.

Nézzék, D.O.U.G, amilyen primitív, nem követte tökéletesen a vonalaimat.

While in the simulation that happened onscreen

A szimulációban, mely a képernyőn zajlott

it was pixel-perfect,

pixel pontossággal tökéletes volt,

in physical reality, it was a different story.

a fizikai valóságban pedig egészen más történt.

It would slip and slide and punctuate and falter,

Csúszkált, meg-megszakadt, akadozott,

and I would be forced to respond.

én meg kénytelen voltam reagálni.

There was nothing pristine about it.

Semmi ősi eredetiség nem volt ebben.

And yet, somehow, the mistakes made the work more interesting.

És mégis valahogy a hibák még érdekesebbé tették az alkotást.

The machine was interpreting my line but not perfectly.

A gép utánozta a vonalaimat, csakhogy nem hibátlanul.

And I was forced to respond.

Én pedig reagáltam rá.

We were adapting to each other in real time.

Egymáshoz alkalmazkodtunk folyamatosan, valós időben.

And seeing this taught me a few things.

És ezt látva megtanultam néhány dolgot.

It showed me that our mistakes actually made the work more interesting.

Megmutatta, hogy tulajdonképpen a hibáink tették a munkát érdekessé.

And I realized that, you know, through the imperfection of the machine,

Ráébredtem, hogy a gép tökéletlenségei által

our imperfections became what was beautiful about the interaction.

a mi tökéletlenségeink váltak azzá, ami az interakcióban csodálatos volt.

And I was excited, because it led me to the realization

Izgatott voltam, mert rávezetett a felismerésre,

that maybe part of the beauty of human and machine systems

hogy talán egy része az emberek és robotok rendszere szépségének

is their shared inherent fallibility.

az a megosztó és veleszületett esendőségük.

For the second generation of D.O.U.G.,

Tudtam, hogy D.O.U.G. második generációjához

I knew I wanted to explore this idea.

ezt a gondolatot szeretném továbbvinni.

But instead of an accident produced by pushing a robotic arm to its limits,

De egy baleset helyett, ami egy robotkar határainak feszegetésével született volna,

I wanted to design a system that would respond to my drawings

Egy olyan rendszert szerettem kivitelezni,

mely teljesen váratlan módon reagál a rajzaimra.

in ways that I didn't expect.

So, I used a visual algorithm to extract visual information

Szóval egy vizuális algoritmust használtam a vizuális információ kivonására

from decades of my digital and analog drawings.

az évtizedek alatt készített digitális és analóg rajzaimból.

I trained a neural net on these drawings

Egy neurális hálót tanítottam be ezekre a rajzokra,

in order to generate recurring patterns in the work

hogy visszatérő mintákat gyártson a munkák alapján,

that were then fed through custom software back into the machine.

amik aztán visszakerültek a gépbe egy szoftver segítségével.

I painstakingly collected as many of my drawings as I could find --

Végtelen lelkiismerettel gyűjtögettem rajzokat, amennyit csak találtam -

finished works, unfinished experiments and random sketches --

befejezett munkákat, félkész kísérleteket, véletlenszerű vázlatokat -

and tagged them for the AI system.

hogy kitegyem őket az MI rendszernek.

And since I'm an artist, I've been making work for over 20 years.

Mivel művész vagyok, több mint 20 éve alkotok.

Collecting that many drawings took months,

Ennyi munkát hónapokba telt összegyűjteni,

it was a whole thing.

ez egy külön dolog volt.

And here's the thing about training AI systems:

És itt a lényeg az MI rendszerek tanításában:

it's actually a lot of hard work.

rengeteg kemény munkával jár.

A lot of work goes on behind the scenes.

Nagyon sok munka zajlik a háttérben.

But in doing the work, I realized a little bit more

De mindeközben egy kicsit jobban beleláthattam

about how the architecture of an AI is constructed.

az MI felépítésébe.

And I realized it's not just made of models and classifiers

Rájöttem, nem csupán a neurális hálózat

modelljeiből és minősítéseiből áll.

for the neural network.

But it's a fundamentally malleable and shapable system,

Hanem ez egy alapjába véve kezelhető és formálható rendszer,

one in which the human hand is always present.

melyben az ember keze folyamatosan jelen van.

It's far from the omnipotent AI we've been told to believe in.

Messze van attól a mindenható MI-tól, melyben hinni ösztönöztek minket.

So I collected these drawings for the neural net.

Szóval összegyűjtöttem ezeket a rajzokat a neurális háló részére

And we realized something that wasn't previously possible.

és felismertünk valamit, ami korábban nem volt lehetséges.

My robot D.O.U.G. became a real-time interactive reflection

Az én D.O.U.G. robotom lett a valós idős interaktív imitátora

of the work I'd done through the course of my life.

pályafutásom munkáinak.

The data was personal, but the results were powerful.

Az adatok személyesek voltak, de az eredmény nagyszerű volt.

And I got really excited,

És olyan izgatott lettem, mert elkezdtem azon gondolkozni,

because I started thinking maybe machines don't need to be just tools,

hogy talán... talán a gépek nem csak eszközként működhetnek,

but they can function as nonhuman collaborators.

hanem alkalmazhatóak nem humán együttműködőként is.

And even more than that,

Sőt mi több,

I thought maybe the future of human creativity

arra gondoltam, esetleg az emberi kreativitás jövője

isn't in what it makes

nem abban rejlik, mit hoz létre,

but how it comes together to explore new ways of making.

hanem hogy hogyan kapcsolhatóak össze új létrehozási mód felfedezése érdekében.

So if D.O.U.G._1 was the muscle,

Szóval ha D.O.U.G_1 volt az izom,

and D.O.U.G._2 was the brain,

és D.O.U.G_2 az agy,

then I like to think of D.O.U.G._3 as the family.

akkor szeretnék úgy gondolni D.O.U.G_3-ra, mint a család.

I knew I wanted to explore this idea of human-nonhuman collaboration at scale.

Tudtam, hogy ezt az eszmét szeretném továbbvinni

az emberi - nem emberi kollaborációról egy bizonyos szinten.

So over the past few months,

Úgyhogy az elmúlt pár hónapban

I worked with my team to develop 20 custom robots

20 testreszabott robot fejlesztésével voltunk elfoglalva csapatommal,

that could work with me as a collective.

melyek együtt dolgoznának velem.

They would work as a group,

Csoportként dolgoznának,

and together, we would collaborate with all of New York City.

És közösen egész New York Cityvel kollaborálhatnánk.

Nagyon inspiráló volt számomra Fei-Fei Li stanfordi kutató,

I was really inspired by Stanford researcher Fei-Fei Li,

aki azt mondta, "ha gépeket szeretnénk gondolkozni tanítani,

who said, "if we want to teach machines how to think,

we need to first teach them how to see."

először a látást kell velük elsajátíttatni."

It made me think of the past decade of my life in New York,

Eszembe juttatta a New Yorkban töltött elmúlt évtizedem,

and how I'd been all watched over by these surveillance cameras around the city.

hogy mennyire végig voltam figyelve ezek a biztonsági kamerák által a városban

And I thought it would be really interesting

és arra gondoltam, érdekes lenne,

ha ezeket fel tudnám használni arra, hogy megtanítsák a robotjaimat látni.

if I could use them to teach my robots to see.

So with this project,

Szóval ezzel a projekttel

I thought about the gaze of the machine,

a gép tekintetére gondoltam

and I began to think about vision as multidimensional,

és magára a látásra többdimenziós értelemben,

as views from somewhere.

mint külső figyelők.

We collected video

Videókat gyűjtöttünk össze

nyilvánosság számára elérhető kamera felvételekből az interneten

from publicly available camera feeds on the internet

járdán sétáló gyalogosokról,

of people walking on the sidewalks,

cars and taxis on the road,

úttesten közlekedő autókról és taxikról,

all kinds of urban movement.

mindenféle városi mozgásról.

We trained a vision algorithm on those feeds

Kialakítottunk egy látási algoritmust ezeken a csatornákon

based on a technique called "optical flow,"

az "optical flow" nevezetű technika alapján,

to analyze the collective density,

hogy kielemezze a kollektív sűrűségét,

direction, dwell and velocity states of urban movement.

irányát, nyugalmi állapotát és sebességeit a városi mozgásnak.

Our system extracted those states from the feeds as positional data

A rendszerünk kivonta ezeket a megállapításokat, mint pozícióadat,

and became pads for my robotic units to draw on.

és a robot egységem részére amolyan jegyzőtömbbé alakultak.

Instead of a collaboration of one-to-one,

Egy "egy az egyhez" kollaboráció helyett

we made a collaboration of many-to-many.

egy "több a többhöz" kollaborációt hoztunk létre.

By combining the vision of human and machine in the city,

Azzal, hogy vegyítettük az ember és a gép látását a városban,

we reimagined what a landscape painting could be.

újragondoltuk egy tájkép festését.

Throughout all of my experiments with D.O.U.G.,

Mind közül egyik D.O.U.G-gal való kísérletezésem során se született

no two performances have ever been the same.

két egyforma teljesítmény.

And through collaboration,

És az együttműködés alatt

we create something that neither of us could have done alone:

olyat alkotunk, melyet egyikőnk se tudott volna egyedül létrehozni:

we explore the boundaries of our creativity,

Felkutatjuk kreativitásunk határait,

human and nonhuman working in parallel.

emberi és nem emberi egyidejűleg alkot.

I think this is just the beginning.

Szerintem ez csak a kezdet.

This year, I've launched Scilicet,

Ebben az évben megnyitottam Scilicet-et,

my new lab exploring human and interhuman collaboration.

az ember és emberközi együttműködést feltáró, új laboratóriumomat.

We're really interested in the feedback loop

Rendkívül érdekelnek minket a visszajelzések,

between individual, artificial and ecological systems.

melyek az egyéni, a mesterséges és az ökológiai rendszereket firtatják.

We're connecting human and machine output

Emberi és gépi teljesítményeket kötünk össze

to biometrics and other kinds of environmental data.

biometrikus és egyéb környezeti adatokkal.

We're inviting anyone who's interested in the future of work, systems

Meghívunk mindenkit, akik érdekeltek a munka, a rendszerek

and interhuman collaboration

és emberek közötti együttműködés jövőjében,

to explore with us.

hogy kutasson velünk.

We know it's not just technologists that have to do this work

Tisztában vagyunk azzal, hogy ez nem csak technológusok feladata,

and that we all have a role to play.

és hogy mindenkinek szerepe van ebben a munkában.

We believe that by teaching machines

Szerintünk ha megtanítjuk a robotokat

how to do the work traditionally done by humans,

a hagyományosan ember által végzett munkákra,

we can explore and evolve our criteria

továbbfejleszthetjük azokat a feltételeket,

of what's made possible by the human hand.

melyeket az emberi kéz tett lehetővé.

And part of that journey is embracing the imperfections

Része ennek az utazásnak az is, hogy megragadjuk a tökéletlenségeket

and recognizing the fallibility of both human and machine,

és felismerjük az esendőségét úgy az embernek, mint a gépnek

in order to expand the potential of both.

mindkettő lehetőségei kiterjesztése érdekében.

Today, I'm still in pursuit of finding the beauty

Arra törekszem ma,

hogy megtaláljam az emberi és nem emberi kreativitás szépségét.

in human and nonhuman creativity.

In the future, I have no idea what that will look like,

Ami a jövőt illeti, fogalmam sincsen, hogy fog kinézni,

but I'm pretty curious to find out.

de kíváncsian várom, hogy kiderítsem.

Thank you.

Köszönöm.

(Applause)

(Taps)