AI-Generated Creatures That Stretch the Boundaries of Imagination | Sofia Crespo | TED

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TED


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Traduttore: Gabriella Patricola
00:04
I'd like to start by asking you to imagine a color
0
4543
4379
Vorrei iniziare chiedendovi di immaginare un colore
00:08
that you've never seen before.
1
8922
2544
che non avete mai visto prima.
00:12
Just for a second give this a try.
2
12217
2252
Provateci solo per un secondo.
00:14
Can you actually visualize a color that you've never been able to perceive?
3
14928
4463
Potete visualizzare un colore che non avete mai percepito?
00:20
I never seem to get tired of trying this
4
20892
2878
Non mi stanco mai di provare a farlo,
00:23
although I know it's not an easy challenge.
5
23770
2795
sebbene io sappia che non è affatto semplice.
00:26
And the thing is,
6
26606
1210
In realtà,
00:27
we can't imagine something without drawing upon our experiences.
7
27857
4880
noi non possiamo immaginare niente senza attingere alla nostra esperienza.
00:33
A color we haven't yet seen
8
33655
2002
Un colore che non abbiamo mai visto,
00:35
outside the spectrum we can perceive
9
35699
2836
oltre le nostre soglie percettive,
00:38
is outside our ability to conjure up.
10
38535
2502
è fuori dalla nostra abilità immaginativa.
00:42
It's almost like there's a boundary to our imagination
11
42372
3212
È quasi come se ci fosse un freno alla nostra immaginazione,
00:45
where all the colors we can imagine
12
45625
2002
dove tutti i colori immaginabili
00:47
can only be various shades of other colors we have previously seen.
13
47627
4505
possono essere solo sfumature di colori che abbiamo già visto.
00:52
Yet we know for a fact
14
52841
2210
Eppure sappiamo per certo
00:55
that those color frequencies outside our visible spectrum are there.
15
55051
4463
che le frequenze dei colori al di fuori del nostro spettro visibile esistono.
01:00
And scientists believe that there are species
16
60223
5339
Gli scienziati credono ci siano specie
01:05
that have many more photo receptors
17
65562
3503
dotate di molti più fotorecettori
01:09
than just the three color ones we humans have.
18
69107
4880
rispetto a quei tre che hanno gli esseri umani.
01:13
Which, by the way,
19
73987
1835
Tra l’altro, per inciso,
01:15
not all humans see the world in the same way.
20
75864
3295
non tutti gli esseri umani vedono il mondo nello stesso modo.
01:19
Some of us are colorblind to various degrees,
21
79200
4505
Alcuni di noi sono daltonici a vari livelli
01:23
and very often we don't even agree on small things,
22
83705
4713
e molto spesso non concordiamo neanche su cose futili,
01:28
like if a dress on the internet is blue and black or white and gold.
23
88460
5005
ad esempio se il colore di un vestito su internet è blu e nero o bianco e oro.
01:34
But my favorite creature, one of my favorite creatures,
24
94215
4380
Ma la mia creatura preferita, una delle mie preferite,
01:38
is the peacock mantis shrimp,
25
98595
2335
è la canocchia pavone,
01:40
which is estimated to have 12 to 16 photo receptors.
26
100972
5297
che si pensa abbia da 12 a 16 fotorecettori.
01:46
And that indicates the world to them might look so much more colorful.
27
106269
5798
Questo vuol dire che per loro il mondo potrebbe apparire molto più colorato.
01:54
So what about artificial intelligence?
28
114194
2836
Quindi che cosa dire sull’intelligenza artificiale?
01:57
Can AI help us see beyond our human capabilities?
29
117947
3838
Può l’IA aiutarci a vedere oltre le nostre capacità umane?
02:03
Well, I've been working with AI for the past five years,
30
123203
3670
Ho lavorato con l’IA negli ultimi cinque anni
02:06
and in my experience, it can see within the data it gets fed.
31
126873
4630
e nella mia esperienza dico che vede solo entro i dati con cui è alimentata.
02:12
But then you might be wondering, OK,
32
132420
2586
Allora vi chiederete:
02:15
if AI can't help imagine anything new,
33
135006
3337
se l’IA non può immaginare nulla di nuovo,
02:18
why would an artist see any point in using it?
34
138385
2794
perché un artista dovrebbe usarlo?
02:21
And my answer to that is because I think that it can help augment our creativity
35
141930
4254
Di risposta, penso possa aiutare ad amplificare la nostra creatività
02:26
as there's value in creating combinations of known elements to form new ones.
36
146226
6173
perché ha un ruolo nella combinazione di elementi noti per crearne di inediti.
02:33
And this boundary of what we can imagine based on what we have experienced
37
153858
5422
Questo limite che ci fa immaginare solo ciò che abbiamo già visto,
02:39
is the place that I have been exploring.
38
159322
2419
è proprio quello che ho esplorato.
02:42
For me, it started with jellyfish on a screen at an aquarium
39
162200
5005
Per me è iniziato tutto con delle meduse sullo schermo di un acquario,
02:47
and wearing those old 3D glasses, which I hope you remember,
40
167247
3712
indossando un paio di quei vecchi occhiali 3D, non so se li ricordate,
02:51
the ones with the blue and red lens.
41
171000
1919
quelli con le lenti blu e rosse.
02:53
And this experience made me want to recreate their textures.
42
173336
4213
Quell’esperienza mi portò a voler ricreare la loro texture.
02:57
But not just that,
43
177882
1168
Non solo,
02:59
I also wanted to create new jellyfish
44
179092
1960
perché volevo anche creare nuove meduse
03:01
that I hadn't seen before, like these.
45
181052
2878
che non avevo mai visto prima, come queste.
03:04
And what started with jellyfish,
46
184556
1543
Quello che iniziò con le meduse,
03:06
very quickly escalated to other sea creatures
47
186099
3587
si espanse rapidamente ad altre creature marine
03:09
like sea anemone, coral and fish.
48
189686
4254
come anemoni, coralli e pesci.
03:14
And then from there came amphibians, birds and insects.
49
194524
5756
Da loro nacquero anfibi, uccelli e insetti.
03:20
And this became a series called “Neural Zoo”.
50
200739
2919
Questo diventò una serie chiamata “Neural Zoo”.
03:25
But when you look closely, what do you see?
51
205618
3629
Che cosa vedete se guardate più da vicino?
03:29
There's no single creature in these images.
52
209289
3962
Non c’è una creatura singola in queste immagini.
03:33
And AI augments my creative process
53
213710
3378
L’IA espande il mio processo creativo
03:37
by allowing me to distill and recombine textures.
54
217130
4671
permettendomi di combinare e ricombinare le trame.
03:41
And that's something that would otherwise take me months to draw by hand.
55
221801
4588
Ci impiegherei mesi a disegnarlo a mano.
03:47
Plus I'm actually terrible at drawing.
56
227015
1877
Per di più sono pessima a disegnare.
03:49
So you could say, in a way, what I'm doing
57
229476
3169
Si può dire in un certo senso che quello che sto facendo
03:52
is a contemporary version of something
58
232687
1960
è la versione contemporanea
03:54
that humans have already been doing for a long time,
59
234689
2753
di qualcosa che gli uomini hanno fatto per tanto tempo
03:57
even before cameras existed.
60
237484
2669
ancor prima che esistessero le fotocamere.
04:01
In medieval times,
61
241738
1793
In epoca medievale,
04:03
people went on expeditions,
62
243573
2211
la gente partiva in spedizioni
04:05
and when they came back they would share about what they saw
63
245825
3504
e al ritorno voleva condividere quello che aveva visto
04:09
to an illustrator.
64
249370
1377
con un illustratore.
04:10
And the illustrator, having never seen what was being described,
65
250789
4129
Non avendo mai visto quello che gli veniva descritto,
04:14
would end up drawing
66
254959
1627
l’illustratore disegnava
04:16
based on the creatures that they had previously seen
67
256628
2460
sulla base di creature che conosceva
04:19
and in the process creating hybrid animals of some sort.
68
259088
3170
e nel processo creava animali ibridi di un certo tipo.
04:22
So an explorer might describe a beaver, but having never seen one,
69
262675
4338
Quindi un esploratore poteva ad esempio descrivere un castoro
04:27
the illustrator might give it the head of a rodent,
70
267055
2419
e l’illustratore gli dava la testa di un roditore
04:29
the body of a dog and a fish-like tail.
71
269474
2419
e il corpo di un cane con la coda di un pesce.
04:32
In the series “Artificial Natural History”,
72
272560
2670
Nella serie “Storia Naturale Artificiale”
04:35
I took thousands of illustrations from a natural history archives,
73
275271
4588
ho recuperato migliaia di illustrazioni da un archivio di storia naturale
04:39
and I fed them to a neural network to generate new versions of them.
74
279901
5297
e li ho caricati su un network neurale per generarne una nuova versione.
04:45
But up until now, all my work was done in 2D.
75
285990
4171
Fino ad adesso il mio lavoro era fatto in 2D.
04:51
And with the help of my studio partner, Feileacan McCormick,
76
291246
3545
Con l’aiuto del mio collega Feileacan McCormick,
04:54
we decided to train a neural network on a data set of 3D scanned beetles.
77
294833
5422
abbiamo preparato un network neurale con un data set 3D di coleotteri.
05:00
But I must warn you that our first results were extremely blurry,
78
300839
4546
Devo avvisarvi però che il nostro primo risultato è estremamente offuscato,
05:05
and they looked like the blobs you see here.
79
305426
2253
e sembrano dei blob come vedete qui.
05:08
And this could be due to many reasons,
80
308346
1835
Le ragioni sono varie,
05:10
but one of them being that there aren't really a lot
81
310181
2461
ma una è che non ci sono tanti data set di insetti
05:12
of openly available data sets of 3D insects.
82
312642
4504
che sono disponibili in 3D.
05:17
And also we were repurposing
83
317188
2127
Stavamo anche riqualificando
05:19
a neural network that normally gets used to generate images to generate 3D.
84
319357
5214
un network neurale che normalmente veniva utilizzato per generare immagini in 3D.
05:24
So believe it or not, these are very exciting blobs to us.
85
324612
4380
Credeteci o meno, questi blob ci emozionano molto.
05:29
But with time and some very hacky solutions
86
329784
3879
Con il tempo e qualche soluzione improvvisata,
05:33
like data augmentation,
87
333705
2294
come i “dati aumentati”
05:36
where we threw in ants and other beetle-like insects
88
336040
3754
dove abbiamo usato formiche e altri insetti simili ai coleotteri
05:39
to enhance the data set,
89
339794
2503
per migliorare il data set,
05:42
we ended up getting this,
90
342338
2628
abbiamo ottenuto questo,
05:44
which we've been told they look like grilled chicken.
91
344966
2544
che ci è stato detto assomigli a un pollo grigliato.
05:47
(Laughter)
92
347552
1752
(Risate)
05:49
But hungry for more, we pushed our technique,
93
349345
4797
Ma volendo di più, abbiamo spinto la nostra tecnica
05:54
and eventually they ended up looking like this.
94
354183
3713
e alla fine abbiamo ottenuto una cosa del genere.
05:58
We use something called 3D style transfer to map textures onto them,
95
358479
5047
Abbiamo usato un 3D style transfer, per disegnare un epitelio su di loro
06:03
and we also trained a natural language model
96
363568
3670
e abbiamo anche addestrato un modello di linguaggio naturale
06:07
to generate scientific-like names
97
367280
2544
che generi nome pseudo-scientifici
06:09
and anatomical descriptions.
98
369866
1918
e descrizioni anatomiche.
06:12
And eventually we even found a network architecture that could handle 3D meshes.
99
372869
4963
Alla fine abbiamo trovato un’architettura di rete in grado di gestire i mesh 3D.
06:17
So they ended up looking like this.
100
377874
2377
Il risultato è questo.
06:21
And for us, this became a way of creating kind of a speculative study --
101
381836
4838
Per noi questa è diventato un modo di creare un tipo di studio speculativo.
06:26
(Applause)
102
386716
2669
(Applausi)
06:29
A speculative study of creatures that never existed,
103
389427
3629
Uno studio speculativo di creature che non sono mai esistite,
06:33
kind of like a speculative biology.
104
393097
2294
un tipo di biologia speculativa.
06:37
But I didn't want to talk about AI and its potential
105
397685
4421
Ma non volevo parlare dell’IA e del suo potenziale,
06:42
unless it brought me closer to a real species.
106
402148
3629
a meno che mi avvicinasse a delle specie reali.
06:46
Which of these do you think is easier to find data about online?
107
406486
4880
Per quali di questi pensate che sia più facile trovare dei dati online?
06:51
(Laughter)
108
411366
1918
(Risata)
06:53
Yeah, well, as you guessed correctly, the red panda.
109
413326
4004
Beh, avete indovinato, è il panda rosso.
06:57
And this maybe could be due to many reasons,
110
417830
3420
Questo è dovuto a varie ragioni,
07:01
but one of them being how cute they are,
111
421292
4046
ma una di queste è perchè sono carini
07:05
which means we photograph and talk about them a lot,
112
425338
4588
e quindi li fotografiamo e ne parliamo,
07:09
unlike the boreal felt lichen.
113
429926
2002
a differenza dei licheni.
07:12
But both of them are classified as endangered.
114
432679
2877
Ma entrambi sono classificati come specie in pericolo.
07:16
So I wanted to bring visibility to other endangered species
115
436349
4880
Così ho voluto dare visibilità ad altre specie in pericolo
07:21
that don't get the same amount of digital representation
116
441270
4755
che non ottengono lo stesso livello di rappresentazione digitale
07:26
as a cute, fluffy red panda.
117
446025
2002
come i carini e morbidi panda rossi.
07:28
And to do this,
118
448861
1710
Per farlo,
07:30
we trained an AI on millions of images of the natural world,
119
450613
5005
abbiamo addestrato l’IA con milioni di immagini del mondo naturale
07:35
and then we prompted with text
120
455660
2085
e abbiamo inserito testo
07:37
to generate some of these creatures.
121
457787
2294
per generare alcune di queste creature.
07:40
So when prompted with a text,
122
460123
3712
Quando abbiamo inserito il testo,
07:43
"an image of a critically endangered spider, the peacock tarantula"
123
463876
4713
“un’immagine della tarantola pavone, un ragno criticamente in via d’estinzione
07:48
and its scientific name,
124
468589
1669
e il suo nome scientifico,
07:50
our model generated this.
125
470299
2378
Il nostro modello ha generato questo.
07:55
And here's an image of the real peacock tarantula,
126
475972
3211
Questa è l’immagine di una tarantola pavone reale,
07:59
which is a wonderful spider endemic to India.
127
479225
3128
che è un ragno fantastico endemico dell’India.
08:02
But when prompted with a text
128
482812
2878
Ma quando abbiamo inserito il testo
08:05
"an image of a critically endangered bird, the mangrove finch,"
129
485732
4170
“un’immagine di un uccello quasi in via d’estinzione, fringuello delle mangrovie,
08:09
our model generated this.
130
489944
2669
il modello ha generato questo.
08:14
And here's a photo of the real mangrove finch.
131
494532
2711
Questa è la foto reale del fringuello delle mangrovie.
08:17
Both these creatures exist in the wild,
132
497702
2878
Entrambe queste creature esistono in natura,
08:20
but the accuracy of each generated image is fully dependent on the data available.
133
500621
5965
ma l’accuratezza di ogni immagine generata dipende totalmente dai dati disponibili.
08:27
These chimeras of our everyday data
134
507462
2961
Queste chimera dei nostri dati attuali
08:30
to me are a different way of how the future could be.
135
510423
3670
per me sono un modo differente di un possibile futuro.
08:34
Not in a literal sense, perhaps,
136
514802
2836
Non in senso letterale, forse,
08:37
but in the sense that through practicing the expanding of our own imagination
137
517680
6423
ma nel senso che attraverso la pratica di espandere la nostra immaginazione
08:44
about the ecosystems we are a part of,
138
524145
3045
dell’ecosistema di cui siamo parte,
08:47
we might just be better equipped to recognize new opportunities
139
527231
3170
possiamo essere meglio preparati nel riconoscere nuove opportunità
08:50
and potential.
140
530443
1335
e potenziale.
08:52
Knowing that there's a boundary to our imagination
141
532236
3128
Sapere che ci sono dei confini nella nostra immaginazione
08:55
doesn't have to feel limiting.
142
535406
2211
non deve farci sentire limitati.
08:58
On the contrary,
143
538159
1293
Al contrario,
08:59
it can help motivate us to expand that boundary further
144
539452
3420
ci può aiutare a motivarci ad espandere quei confini
09:02
and to seek out colors and things we haven't yet seen
145
542914
3962
e ricercare colori e forme che non sono state ancora scoperte
09:06
and perhaps enrich our imagination as a result.
146
546918
3295
e in ultimo, forse, arricchire la nostra immaginazione.
09:10
So thank you.
147
550546
1168
Vi ringrazio.
09:11
(Applause)
148
551714
4046
(Applausi)
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