Why I draw with robots | Sougwen Chung

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TED


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Translator: Ivana Korom Reviewer: Camille Martínez
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Traduttore: Silvia Allone Revisore: Antonio Parlato
00:12
Many of us here use technology in our day-to-day.
1
12937
3165
Molti di noi usano la tecnologia tutti i giorni.
00:16
And some of us rely on technology to do our jobs.
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16126
3247
Alcuni si servono della tecnologia per svolgere il proprio lavoro.
00:19
For a while, I thought of machines and the technologies that drive them
3
19397
3950
Per un po' ho creduto che le macchine e la tecnologia che le comanda
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as perfect tools that could make my work more efficient and more productive.
4
23371
4505
fossero strumenti perfetti,
capaci di rendere il mio lavoro più efficiente e produttivo.
00:28
But with the rise of automation across so many different industries,
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28403
3254
Ma la crescita dell'automazione in molti campi dell'industria
00:31
it led me to wonder:
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31681
1372
ha portato a chiedermi:
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If machines are starting to be able to do the work
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33077
2341
se le macchine cominciano a svolgere lavori
00:35
traditionally done by humans,
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35442
1667
storicamente svolti dagli umani,
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what will become of the human hand?
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37133
2333
cosa ne sarà dell'impronta dell'uomo?
00:40
How does our desire for perfection, precision and automation
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40133
4093
In che modo il nostro desiderio di perfezione, precisione e automazione
00:44
affect our ability to be creative?
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44250
1922
influenza la nostra capacità creativa?
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In my work as an artist and researcher, I explore AI and robotics
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46553
4087
Nel mio lavoro di artista e ricercatrice, esploro l'IA e la robotica
00:50
to develop new processes for human creativity.
13
50664
3005
per sviluppare nuovi processi della creatività umana.
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For the past few years,
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54077
1286
Negli ultimi anni
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I've made work alongside machines, data and emerging technologies.
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55387
4376
ho lavorato con macchine, dati e nuove tecnologie.
01:00
It's part of a lifelong fascination
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60143
1861
Fa parte dell'eterno fascino
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about the dynamics of individuals and systems
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62028
2735
per le dinamiche tra individui e sistemi
01:04
and all the messiness that that entails.
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64787
2381
e tutta la confusione che comportano.
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It's how I'm exploring questions about where AI ends and we begin
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67192
4808
Indago su quesiti tipo dove finisce l'IA e dove iniziamo noi
01:12
and where I'm developing processes
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72024
1642
e sviluppo processi che indagano il potenziale mix sensoriale del futuro.
01:13
that investigate potential sensory mixes of the future.
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73690
3326
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I think it's where philosophy and technology intersect.
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77675
2857
Credo che sia il punto dove filosofia e tecnologia si intersecano.
01:20
Doing this work has taught me a few things.
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80992
2239
Fare questo lavoro mi ha insegnato un po' di cose.
01:23
It's taught me how embracing imperfection
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2824
Mi ha insegnato che accettare le imperfezioni
01:26
can actually teach us something about ourselves.
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86490
2489
può farci capire qualcosa di noi stessi.
01:29
It's taught me that exploring art
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89428
2336
Mi ha insegnato che esplorare l'arte
01:31
can actually help shape the technology that shapes us.
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91788
2931
può davvero modellare la tecnologia che ci modella.
01:35
And it's taught me that combining AI and robotics
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95148
3261
Mi ha insegnato che mescolare IA e robotica
01:38
with traditional forms of creativity -- visual arts in my case --
29
98433
3532
con le forme tradizionali di creatività - nel mio caso le arti visive -
01:41
can help us think a little bit more deeply
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101989
2302
può aiutarci a fare pensieri più profondi
01:44
about what is human and what is the machine.
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104315
2897
su ciò che è umano e ciò che è macchina.
01:47
And it's led me to the realization
32
107942
1707
E mi ha portato a capire
01:49
that collaboration is the key to creating the space for both
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109673
3055
che la collaborazione è la chiave per creare uno spazio comune
01:52
as we move forward.
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112752
1267
mentre progrediamo.
01:54
It all started with a simple experiment with machines,
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114387
2746
Tutto è iniziato con un semplice esperimento con macchine
01:57
called "Drawing Operations Unit: Generation 1."
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117157
2826
chiamato "Drawing Operations Unit: Generation 1".
02:00
I call the machine "D.O.U.G." for short.
37
120434
2516
Il diminutivo che ho dato alla macchina è D.O.U.G.
02:02
Before I built D.O.U.G,
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122974
1326
Prima di costruire D.O.U.G.
02:04
I didn't know anything about building robots.
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124324
2365
non sapevo nulla di come si costruissero i robot.
02:07
I took some open-source robotic arm designs,
40
127220
2897
Ho preso alcuni progetti open source di braccia robotiche
02:10
I hacked together a system where the robot would match my gestures
41
130141
3341
e ho creato un sistema per cui il robot avrebbe mimato i miei gesti
02:13
and follow [them] in real time.
42
133506
1639
ripetendoli in tempo reale.
02:15
The premise was simple:
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135169
1448
La premessa era semplice:
02:16
I would lead, and it would follow.
44
136641
2200
io avrei fatto da guida, lui mi avrebbe seguita.
02:19
I would draw a line, and it would mimic my line.
45
139403
2936
Avrei disegnato una linea e lui avrebbe imitato la mia linea.
02:22
So back in 2015, there we were, drawing for the first time,
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142363
3698
Tornando al 2015 eccoci a disegnare per la prima volta
02:26
in front of a small audience in New York City.
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146085
2619
di fronte a un piccolo pubblico a New York City.
02:28
The process was pretty sparse --
48
148728
2555
Il processo era un po' spoglio -
02:31
no lights, no sounds, nothing to hide behind.
49
151307
3487
niente luci, niente musica, nulla dietro a cui nascondersi.
02:35
Just my palms sweating and the robot's new servos heating up.
50
155241
3395
Solo le mie mani sudate e il servomotore del robot che si scalda.
02:38
(Laughs) Clearly, we were not built for this.
51
158950
2441
(Risate) Chiaramente non eravamo progettati per quello.
02:41
But something interesting happened, something I didn't anticipate.
52
161820
3233
Ma è accaduto qualcosa di interessante, che non avevo previsto.
02:45
See, D.O.U.G., in its primitive form, wasn't tracking my line perfectly.
53
165077
4802
D.O.U.G. nella sua forma primitiva,
non stava ricalcando perfettamente il mio tratto.
02:49
While in the simulation that happened onscreen
54
169903
2333
Mentre la simulazione proiettata sullo schermo
02:52
it was pixel-perfect,
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172260
1357
era perfetta al pixel,
02:53
in physical reality, it was a different story.
56
173641
2531
nella realtà fisica, era tutt'altra storia.
02:56
It would slip and slide and punctuate and falter,
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176196
2817
Scivolava e slittava, si interrompeva e vacillava
02:59
and I would be forced to respond.
58
179037
2068
e io ero costretta a rispondere.
03:01
There was nothing pristine about it.
59
181525
1778
Non era affatto preciso.
03:03
And yet, somehow, the mistakes made the work more interesting.
60
183327
3238
Eppure, gli errori rendevano il lavoro più interessante.
03:06
The machine was interpreting my line but not perfectly.
61
186589
2754
La macchina stava interpretando il mio tratto, non alla perfezione
03:09
And I was forced to respond.
62
189367
1372
e io dovevo rispondere.
03:10
We were adapting to each other in real time.
63
190763
2709
Ci stavamo adattando l'una all'altra in tempo reale.
03:13
And seeing this taught me a few things.
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193496
1937
Questo mi ha fatto capire alcune cose.
03:15
It showed me that our mistakes actually made the work more interesting.
65
195457
4880
Mi ha dimostrato che i nostri errori rendono il lavoro più interessante.
03:20
And I realized that, you know, through the imperfection of the machine,
66
200663
4249
E ho capito come, attraverso l'imperfezione della macchina,
03:24
our imperfections became what was beautiful about the interaction.
67
204936
3705
le nostre imperfezioni diventano la parte meravigliosa dell'interazione.
03:29
And I was excited, because it led me to the realization
68
209650
3087
Ero emozionata perché mi ha fatto capire
03:32
that maybe part of the beauty of human and machine systems
69
212761
3650
che forse una parte della bellezza dei sistemi umani e robotici
03:36
is their shared inherent fallibility.
70
216435
2738
è che condividono una congenita fallibilità.
03:39
For the second generation of D.O.U.G.,
71
219197
1820
Per la seconda generazione di D.O.U.G.
03:41
I knew I wanted to explore this idea.
72
221041
2307
sapevo che volevo approfondire questa idea.
03:43
But instead of an accident produced by pushing a robotic arm to its limits,
73
223372
4418
Ma invece di un incidente causato
dallo spingere il braccio robotico al limite,
03:47
I wanted to design a system that would respond to my drawings
74
227814
2897
volevo progettare un sistema che rispondesse al mio disegno
03:50
in ways that I didn't expect.
75
230735
1833
in un modo inaspettato.
03:52
So, I used a visual algorithm to extract visual information
76
232592
3849
Quindi ho usato un algoritmo visuale per estrarre informazioni visuali
03:56
from decades of my digital and analog drawings.
77
236465
2978
da decenni di disegni digitali e non, fatti da me.
03:59
I trained a neural net on these drawings
78
239467
2055
Ho addestrato una rete neurale con i disegni
04:01
in order to generate recurring patterns in the work
79
241546
2865
per generare schemi ricorrenti nel lavoro
04:04
that were then fed through custom software back into the machine.
80
244435
3476
poi inseriti nella macchina tramite un software.
04:07
I painstakingly collected as many of my drawings as I could find --
81
247935
4386
Ho scrupolosamente raccolto il maggior numero di miei disegni
04:12
finished works, unfinished experiments and random sketches --
82
252345
4215
opere ultimate, esperimenti incompiuti e bozzetti,
04:16
and tagged them for the AI system.
83
256584
1999
tutti etichettati per il sistema di IA.
04:18
And since I'm an artist, I've been making work for over 20 years.
84
258607
3684
E dato che sono un'artista, ho lavorato per più di vent'anni.
04:22
Collecting that many drawings took months,
85
262315
2024
Mesi a raccogliere così tanti disegni,
04:24
it was a whole thing.
86
264363
1389
è stato complicato.
04:25
And here's the thing about training AI systems:
87
265776
2595
Ed ecco come stanno le cose sull'allenare sistemi IA:
04:28
it's actually a lot of hard work.
88
268395
2200
si tratta di un sacco di duro lavoro.
04:31
A lot of work goes on behind the scenes.
89
271022
2191
E molto del lavoro resta dietro le quinte.
04:33
But in doing the work, I realized a little bit more
90
273237
2681
Ma lavorando, ho compreso meglio
04:35
about how the architecture of an AI is constructed.
91
275942
3421
com'è composta l'architettura di un'IA.
04:39
And I realized it's not just made of models and classifiers
92
279387
2947
Ho capito che non è fatta solo di modelli e classificatori
04:42
for the neural network.
93
282358
1322
per la rete neurale.
04:43
But it's a fundamentally malleable and shapable system,
94
283704
3532
Ma è un sistema fondamentalmente malleabile e modellabile
04:47
one in which the human hand is always present.
95
287260
3111
in cui la mano dell'uomo è sempre presente.
04:50
It's far from the omnipotent AI we've been told to believe in.
96
290395
4000
Non c'entra nulla con l'IA onnipotente che ci hanno sempre prospettato.
04:54
So I collected these drawings for the neural net.
97
294419
2515
Ho raccolto questi disegni per la rete neurale.
04:56
And we realized something that wasn't previously possible.
98
296958
3929
E abbiamo capito qualcosa che prima era impossibile capire.
05:00
My robot D.O.U.G. became a real-time interactive reflection
99
300911
4091
Il mio robot D.O.U.G. era diventato il riflesso interattivo in tempo reale
05:05
of the work I'd done through the course of my life.
100
305026
2627
del lavoro che avevo svolto nel corso della mia vita.
05:07
The data was personal, but the results were powerful.
101
307677
3865
I dati erano personali, ma il risultato era potente.
05:11
And I got really excited,
102
311566
1484
Ero molto emozionata,
05:13
because I started thinking maybe machines don't need to be just tools,
103
313074
4582
perché ho iniziato a pensare che forse
le macchine non devono essere solo strumenti
05:17
but they can function as nonhuman collaborators.
104
317680
3420
ma possono avere la funzione di collaboratori non umani.
05:21
And even more than that,
105
321537
1547
E anche di più,
05:23
I thought maybe the future of human creativity
106
323108
2429
forse il futuro della creatività umana
05:25
isn't in what it makes
107
325561
1524
non sta nel creare,
05:27
but how it comes together to explore new ways of making.
108
327109
3436
ma nell'esplorare insieme nuovi modi di creare.
05:31
So if D.O.U.G._1 was the muscle,
109
331101
2190
Quindi se D.O.U.G._1 era il muscolo,
05:33
and D.O.U.G._2 was the brain,
110
333315
1762
e D.O.U.G._2 era il cervello,
05:35
then I like to think of D.O.U.G._3 as the family.
111
335101
2928
allora mi piace pensare a D.O.U.G._3 come a una famiglia.
05:38
I knew I wanted to explore this idea of human-nonhuman collaboration at scale.
112
338482
4793
Volevo approfondire il concetto
di collaborazione umana e non-umana su larga scala.
05:43
So over the past few months,
113
343299
1373
Quindi negli ultimi mesi
05:44
I worked with my team to develop 20 custom robots
114
344696
3135
ho lavorato con la mia squadra per sviluppare 20 robot personalizzati
05:47
that could work with me as a collective.
115
347855
1960
in grado di lavorare tutti con me.
05:49
They would work as a group,
116
349839
1293
Lavorando come un gruppo,
05:51
and together, we would collaborate with all of New York City.
117
351156
2889
insieme collaboriamo con tutta New York City.
05:54
I was really inspired by Stanford researcher Fei-Fei Li,
118
354069
2944
Mi sono ispirata a Fei-Fei Li, ricercatrice a Stanford,
05:57
who said, "if we want to teach machines how to think,
119
357037
2515
che diceva: "Se vuoi insegnare alle macchine a pensare,
05:59
we need to first teach them how to see."
120
359576
1984
bisogna prima insegnar loro a vedere".
06:01
It made me think of the past decade of my life in New York,
121
361584
2785
Mi ha fatto ripensare agli ultimi anni della mia vita a New York,
06:04
and how I'd been all watched over by these surveillance cameras around the city.
122
364393
3993
a come ero sorvegliata dalle telecamere di sorveglianza sparse per la città.
06:08
And I thought it would be really interesting
123
368410
2056
Ho pensato sarebbe stato davvero interessante
06:10
if I could use them to teach my robots to see.
124
370490
2405
usarle per insegnare ai miei robot a vedere.
06:12
So with this project,
125
372919
1888
Con questo progetto
06:14
I thought about the gaze of the machine,
126
374831
1967
ho riflettuto sullo sguardo della macchina
06:16
and I began to think about vision as multidimensional,
127
376822
3226
e ho iniziato a pensare ad una visione multidimensionale
06:20
as views from somewhere.
128
380072
1600
visioni da luoghi.
06:22
We collected video
129
382151
1834
Abbiamo raccolto video
06:24
from publicly available camera feeds on the internet
130
384009
3063
da quelli delle telecamere disponibili online
06:27
of people walking on the sidewalks,
131
387096
1690
di gente che cammina sui marciapiedi,
06:28
cars and taxis on the road,
132
388810
1712
macchine e taxi per strada,
06:30
all kinds of urban movement.
133
390546
1817
tutti i tipi di movimenti urbani.
06:33
We trained a vision algorithm on those feeds
134
393188
2603
Abbiamo addestrato un algoritmo visivo con quei video,
06:35
based on a technique called "optical flow,"
135
395815
2286
basandoci su una tecnica chiamata "flusso ottico",
06:38
to analyze the collective density,
136
398125
1977
per analizzare la densità collettiva,
06:40
direction, dwell and velocity states of urban movement.
137
400126
3637
la direzione, il fulcro e la velocità dei movimenti urbani.
06:44
Our system extracted those states from the feeds as positional data
138
404178
4269
Il nostro sistema li ha estratti come dati di posizione
06:48
and became pads for my robotic units to draw on.
139
408471
3373
e li ha resi la base dei disegni delle mie unità robotiche.
06:51
Instead of a collaboration of one-to-one,
140
411868
2534
Invece di una collaborazione uno a uno,
06:54
we made a collaboration of many-to-many.
141
414426
3024
abbiamo creato una collaborazione di molti con molti.
06:57
By combining the vision of human and machine in the city,
142
417474
3587
Unendo la visione degli umani e della macchina,
07:01
we reimagined what a landscape painting could be.
143
421085
2794
abbiamo reinventato il modo di dipingere un paesaggio.
07:03
Throughout all of my experiments with D.O.U.G.,
144
423903
2218
Contando tutti i miei sperimenti con D.O.U.G.
07:06
no two performances have ever been the same.
145
426145
2717
non ci sono due performance uguali.
07:08
And through collaboration,
146
428886
1382
Attraverso la collaborazione,
07:10
we create something that neither of us could have done alone:
147
430292
2864
creiamo insieme qualcosa che è impossibile creare da soli:
07:13
we explore the boundaries of our creativity,
148
433180
2611
esploriamo i confini della nostra creatività,
07:15
human and nonhuman working in parallel.
149
435815
2892
umani e non-umani che lavorano in parallelo.
07:19
I think this is just the beginning.
150
439823
2334
Penso sia soltanto l'inizio.
07:22
This year, I've launched Scilicet,
151
442569
2183
Quest'anno ho lanciato Scilicet,
07:24
my new lab exploring human and interhuman collaboration.
152
444776
4245
il mio nuovo laboratorio che indaga la collaborazione umana e interumana.
07:29
We're really interested in the feedback loop
153
449339
2120
Siamo davvero interessati alla controreazione
07:31
between individual, artificial and ecological systems.
154
451483
4230
di sistemi individuali, artificiali ed ecologici.
07:36
We're connecting human and machine output
155
456276
2269
Colleghiamo dati di umani e macchine
07:38
to biometrics and other kinds of environmental data.
156
458569
2984
a dati biometrici e ad altri tipo di dati ambientali.
07:41
We're inviting anyone who's interested in the future of work, systems
157
461577
4079
Invitiamo chiunque sia interessato al futuro del lavoro, sistemi
07:45
and interhuman collaboration
158
465680
1595
e collaborazione interumana
07:47
to explore with us.
159
467299
1550
a esplorare insieme a noi.
07:48
We know it's not just technologists that have to do this work
160
468873
3405
Sappiamo che non solo i tecnologi a dover fare questo lavoro
07:52
and that we all have a role to play.
161
472302
2103
e che ognuno di noi ha un ruolo.
07:54
We believe that by teaching machines
162
474429
2243
Crediamo che insegnando alle macchine
07:56
how to do the work traditionally done by humans,
163
476696
2730
come svolgere lavori storicamente svolti da uomini
07:59
we can explore and evolve our criteria
164
479450
2953
potremo esplorare e far progredire i nostri criteri
08:02
of what's made possible by the human hand.
165
482427
2443
di ciò che è reso possibile per mano dell'uomo.
08:04
And part of that journey is embracing the imperfections
166
484894
3493
Parte di questo viaggio è accettare le imperfezioni
08:08
and recognizing the fallibility of both human and machine,
167
488411
3690
riconoscere la fallibilità degli uomini e delle macchine
08:12
in order to expand the potential of both.
168
492125
2405
per aumentare il potenziale di entrambi.
08:14
Today, I'm still in pursuit of finding the beauty
169
494919
2301
Oggi sono ancora alla ricerca della bellezza
08:17
in human and nonhuman creativity.
170
497244
2276
nella creatività umana e non-umana.
08:19
In the future, I have no idea what that will look like,
171
499865
2829
In futuro, non ho idea di come sarà
08:23
but I'm pretty curious to find out.
172
503627
2024
ma sono davvero curiosa di scoprirlo.
08:25
Thank you.
173
505675
1151
Grazie.
08:26
(Applause)
174
506850
1884
(Applausi)
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