In the Age of AI Art, What Can Originality Look Like? | Eileen Isagon Skyers | TED

Translator: Sanntint Tint Reviewer: Myo Aung

I want you to envision a single piece of artwork

ဉာဏ်ရည်တုကနေ ဖန်တီးထားတဲ့ အနုပညာလက်ရာတစ်ခုကို

generated by artificial intelligence.

မြင်ကြည့်စေချင်ပါတယ်။

When most of us think of AI art,

အများစုက အေအိုင် အနုပညာလို့ တွေးမိတဲ့အခါ

I bet we're imagining something like this.

ဒီလိုမျိုး တစ်ခုခုကို စိတ်ကူးနေတာ သေချာပါတယ်။

We're all probably picturing something totally different.

ကျွန်မတို့အားလုံးဟာ လုံးဝ ခြားနားတဲ့ တစ်ခုခုကို ပုံဖော်နေနိုင်တယ်။

Today, with machine learning models like DALL-E, Stable Diffusion and Midjourney,

ဒီနေ့၊ DALL-E၊ Stable Diffusion နဲ့ Midjourney လို စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်တွေနဲ့အတူ

we've seen AI produce everything from strange life forms

အေအိုင်ဟာ ထူးဆန်းတဲ့ သက်ရှိပုံစံတွေကနေ စိတ်ကူးယဉ် သြဇာလွှမ်းသူတွေ၊

to imaginary influencers

လုံးဝ ပင်ကိုမဟုတ်၊ ထူးဆန်းတဲ့ စိတ်ကူးသက်သက်မျိုးတွေအထိ

to entirely foreign, curious kinds of imagery.

အရာရာတိုင်းကို ထုတ်လုပ်နေတာကို ကျွန်မတို့ မြင်ကြတယ်။

AI as a technology is fascinating to us

နည်းပညာတစ်ခုအနေနဲ့ အေအိုင်ဟာ

because we're inherently drawn to things we cannot understand.

ကျွန်မတို့ နားမလည်နိုင်တဲ့ အရာတွေဆီ သဘာဝ အတိုင်း ဆွဲဆောင်တာကြောင့် စိတ်ဝင်စားစရာပါ။

And with neural networks processing data from thousands of other images

ဖြစ်နိုင်တဲ့ မျိုးဆက်တိုင်း၊ အနုပညာ မပြောင်းအလဲတိုင်း၊ ရိုးရှင်းတဲ့ စကဲန်ထဲက

made by people from every possible generation, every art movement,

သန်းနဲ့ချီတဲ့ ပုံရိပ်တွေကနေ လူတွေဖန်တီးတဲ့ ထောင်နဲ့ချီတဲ့ တခြားပုံရိပ်တွေဆီက

millions of images in one simple scan,

ဒေတာတွေကို စီမံတဲ့ အာရုံကြောကွန်ရက်တွေနဲ့အတူ

they can produce visuals that are so familiar

အကျွမ်းဝင်ပေမဲ့ ထူးခြားစွာ အကျွမ်းတဝင်မရှိတဲ့

yet strikingly unfamiliar.

မြင်ကွင်းတွေကို ထုတ်လုပ်နိုင်ပါတယ်။

More poetically, AI mirrors us.

ပို ကဗျာဆန်ဆန်ပြောရရင် အေအိုင် က ကျွန်မတို့ကို ထင်ဟပ်နေတယ်။

The world is beginning to change right before our very eyes,

ကမ္ဘာကြီးဟာ ကျွန်မတို့ရဲ့မျက်စိရှေ့မှာတင် စတင်ပြောင်းလဲလာနေပြီး

and it's basically divided into two schools of thought.

အဓိကအနေနဲ့ အတွေးအခေါ် ဂိုဏ်းနှစ်ခု အဖြစ် ပိုင်းခြားထားနေတယ်။

There are pessimists who think AI poses a great threat to human creativity.

အေအိုင်က လူ့ဖန်တီးနိုင်စွမ်းကို ခြိမ်း ခြောက်နေတယ်လို့ယူဆတဲ့ အဆိုးမြင်ဝါဒီတွေနဲ့

And then optimists who see it as an extension of our creativity.

ဒါကို ဖန်တီးနိုင်စွမ်းရဲ့ တိုးချဲ့မှု အဖြစ်မြင်တဲ့အကောင်းမြင်ဝါဒီတွေပါ။

So is it even possible to be truly original as an artist anymore?

ဒါဆို ပန်းချီဆရာတစ်ယောက်အနေနဲ့ တကယ်ပဲ ပင်ကိုယ်တောင်ဖြစ်နိုင်သေးလား။

How do we begin to critically engage with artworks made by machines?

ကျွန်မတို့ဟာ စက်တွေနဲ့ ဖန်တီးတဲ့ အနုပညာ လက်ရာတွေနဲ့ ဘယ်လို အရေးတကြီး ပတ်သက်လာတာလဲ။

We can start by looking at some metaphors,

ကျွန်မတို့ဟာ အေအိုင်ရဲ့ နယ်နိမိတ်တွေကို တကယ်

narratives and insights from artists

တွန်းအားပေးနေတဲ့ အနုပညာရှင်တွေဆီက

who are truly pushing the boundaries of AI.

ဥပစာတွေ၊ ဇာတ်လမ်းတွေနဲ့ ထိုးထွင်းအမြင်မှု တချို့ကို ကြည့်တာနဲ့ စတင်နိုင်တယ်။

Let's look to these moments of delight, surprise,

ဒီနည်းပညာနဲ့ တွေ့ကြုံရမယ့် ဖြစ်နိုင်ခြေတွေကို

confusion and wonder

ရုတ်တရက် မြင်တွေ့စေတဲ့

that give us just one small glimpse

ပျော်ရွှင်မှု၊ အံ့ဩမှု၊

into the possibilities of encounter with this technology.

ရှုပ်ထွေးမှုနဲ့ နှစ်သက်မှု အခိုက်အတန့် လေးတွေကို ကြည့်ကြရအောင်။

Because as we've seen,

ဘာလို့လဲဆိုတော့ မြင်တဲ့အတိုင်း

this is a very moral and ethical encounter

ဒါက ကိုယ်ကျင့်နဲ့ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ တွေ့ဆုံမှုတစ်ခုလိုပဲ

as much as an aesthetic one.

သုခုမဆိုင်ရာတစ်ခုလည်းဖြစ်နေလို့ပါ၊

Mario Klingemann sold this piece on auction in 2019.

မာရီယို ကလင်ဂမန်းက ၂၀၁၉ ခုနှစ် လေလံပွဲမှာ ဒီလက်ရာကို ရောင်းချခဲ့တယ်။

It is running an AI model trained on thousands of portraits

ဒါက ၁၇ ရာစု ကနေ ၁၉ ရာစု အထိ ထောင်ချီတဲ့ ပုံတူတွေပေါ်မှာ လေ့ကျင့်ထားတဲ့

from the 17th to 19th centuries.

အေအိုင် မော်ဒယ်တစ်ခုကို လုပ်ဆောင် နေတာပါ။

The model constantly reveals uncanny interpretations of the human face.

ဒီမော်ဒယ်ကက လူ့မျက်နှာရဲ့ ဆန်းကျယ်တဲ့ အနက်ဖွင့်ဆိုချက်တွေကို အဆက်မပြတ်ဖော်ပြတယ်။

Each one is unique,

တစ်ပုံစီဟာ ထူးခြားပြီး

generated in real time as the machine reads its own output.

စက်က ကိုယ်ပိုင်ထုတ်ပေးတာကို ဖတ်ရှုစဉ်မှာ အချိန်နဲ့တစ်ပြေးညီ ထုတ်ပေးတာပါ။

For the viewer, it's almost like peering into the machine's hallucinations

ကြည့်ရှုသူအတွက်တော့ ဒါက ပုံတူအသစ်တိုင်းကို အာရုံမှာမြင်ယောင်စေသလို

as it conjures each new portrait.

စက်ရဲ့အာရုံချောက်ချားမှုတွေကို အားစိုက်ကြည့်သလိုမျိုးနီးပါးပါ။

Sofia Crespo's series "Neural Zoo" uses neural network interpretations

ဆိုဖီယာ ခရက်စပိုရဲ့ စီးရီး ” Neural Zoo”က စိတ္တဇဆန်တဲ့ ပင်လယ် သတ္တဝါတွေနဲ့

ဇီဝ ပုံစံမျိုးစုံကို ဖန်တီးဖို့

of the real world

to generate unreal sea creatures and diverse biological forms.

တကယ့် ကမ္ဘာ ရဲ့ အာရုံကြော ကွန်ရက် အနက်ဖွင့်ဆိုမှုတွေကို အသုံးပြုတယ်။

Frogs look like flowers.

ဖားတွေက ပန်းတွေနဲ့ တူနေတယ်။

Translucent jellyfish have vivid internal organs.

အရေလည်နေတဲ့ ရေခူတွေမှာ ရွှန်းလဲ့နေတဲ့ အတွင်းအင်္ဂါတွေပါတယ်။

There’s no one real creature in these images,

ဒီပုံတွေထဲမှာ သတ္တဝါအစစ် တစ်ကောင်မှ မရှိပေမဲ့

but AI allows us to envision otherworldly lifeforms in impossible detail.

အေအိုင်က စိတ်ကူးယဉ် သက်ရှိပုံစံတွေကို မဖြစ်နိုင်တဲ့ အသေးစိတ်နဲ့ မြင်ခွင့်ပေးတယ်။

This abstract piece by Sara Ludy began as a digital painting.

ဆာရာ လူဒီရဲ့ စိတ္တဇဆန်တဲ့ ဒီလက်ရာက ဒစ်ဂျစ်တယ် ပန်းချီကားအဖြစ် စတင်ခဲ့တာပါ။

It was augmented to fit a 16-by-9 ratio,

DALL-E 2 ရဲ့ Outpainting မှာ “ဖွာနေတဲ့ အနားတွေ” အတွက်

using a prompt for "torn edges" in DALL-E 2's Outpainting.

အထောက်အမတစ်ခုကို သုံးပြီး ၁၆-၉ အချိုးနဲ့ ကိုက်ညီအောင် ဆပွားထားပါတယ်။

Outpainting allows artists to extend their creativity

Outpainting က ပန်းချီပညာရှင်တွေကို “ဖွာနေတဲ့ အနားတွေ” လို ရိုး ရှင်းတဲ့

beyond the frame using simple language prompts like "torn edges."

ဘာသာစကား အထောက်အမတွေသုံးရင်း ဘောင်အပြင်က ဖန်တီးနိုင်စွမ်း ကို တိုးချဲ့ ခွင့်ပေးတယ်။

This piece by Ivona Tau might read as a photograph,

အိုင်ဗိုနာ တောရဲ့ ဒီလက်ရာကို ဓာတ်ပုံတစ်ပုံ အဖြစ် ရှုမြင်နိုင်ပေမဲ့၊

but it is also the work of AI.

ဒါက အေအိုင် လက်ရာလည်းဖြစ်နေတာပါ။

It's the result of GAN training on thousands of images

ဒါက ပန်းချီဆရာရဲ့ ကိုယ်ပိုင် ဓာတ်ပုံ စုဆောင်းမှုကနေ

from the artist's personal photo collection.

ထောင်နဲ့ချီတဲ့ ပုံတွေပေါ်မှာ GAN လေ့ကျင့်မှုရဲ့ ရလဒ်ပါ။

Tau curates from her own photographs,

တောက ကိုယ်ပိုင် ဓာတ်ပုံတွေကနေ စုဆောင်းပြီး

carefully choosing the inputs and outputs for the model.

မော်ဒယ်အတွက် အသွင်း၊အထုတ်တွေကို ဂရုတစိုက် ရွေးချယ်တာပါ။

နည်းလမ်းများစွာနဲ့ အေအိုင် အနုပညာက ရွေးချယ်၊စုစည်းမှုပုံစံတစ်ခုပါ။

In many ways, AI art is a form of curation.

It becomes the process of selecting from hundreds of images at a time.

ဒါက တစ်ကြိမ်မှာ ရာချီတဲ့ ရုပ်ပုံတွေကနေ ရွေးချယ်တဲ့ လုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်လာတယ်။

This video pulls from models trained on a massive data set of Tau's photos,

ဒီဗီဒီယိုက အယ်ဂိုရီသမ် မှတ်ဉာဏ်ပုံစံ တစ်မျိုးဖြစ်စေတဲ့ တောရဲ့ ဓာတ်ပုံတွေရဲ့

resulting in a kind of algorithmic memory.

ဧရာမ ဒေတာစုပေါ်မှာ လေ့ကျင့်ထားတဲ့ မော်ဒယ်တွေကနေ ဆွဲယူထားတာပါ။

ဒါပေမဲ့ သူက မေ့လျော့ခြင်း ဒါမဟုတ် တဒင်္ဂဆန်တဲ့ အမှတ်ရမှုကို ပုံဆောင်ဖို့

But she also created a destructed data set for the model

to symbolize forgetting or fleeting memory.

မော်ဒယ်အတွက် ဖျက်ဆီးထားတဲ့ ဒေတာစုတစ်စုကိုလည်း ဖန်တီးခဲ့တယ်။

And finally, we have Claire Silver.

နောက်ဆုံးတော့ ကလဲ ဆေးလ်ဗားပါ။

Silver has called herself a “collaborative AI artist”

သူက သူ့အနုပညာကို ထုတ်လုပ်ဖို့ စက်နဲ့အတူ တမင်တကာ တွဲလုပ်တဲ့

in that she works intentionally with the machine to produce her art.

” ပူးပေါင်းလုပ်ဆောင်တဲ့ အေအိုင် အနုပညာရှင်” လို့ ကိုယ်တိုင်ခေါ်ခဲ့တယ်။

Her process is constantly evolving as the tools evolve.

သူ့လုပ်ငန်းစဉ်က ကိရိယာတွေ ပြောင်းလဲလာတဲ့ အတိုင်း အဆက်မပြတ် ပြောင်းလဲနေတာပါ။

သူက ပုံရဲ့ အပိုင်းလေး တစ်ပိုင်းကိုပဲ မျက်နှာဖုံးတပ်ပြီး

She often works with inpainting techniques,

masking and transforming just one small piece of an image.

အသွင်ပြောင်းတဲ့ နည်းစနစ်တွေနဲ့ အလုပ်လုပ်လေ့ရှိတယ်။

For this portrait, she shifted the opacity of various sections with an Apple pencil,

ဒီပုံတူအတွက် သူဟာ အက်ပဲလ် ခဲတံနဲ့ အပိုင်းအသီးသီးရဲ့ အလင်းပိတ်မှုကိုရွှေ့ပြီး

transforming it bit by bit.

နည်းနည်းချင်း အသွင်ပြောင်းတာပါ။

She likens this technique to her version of glazing in oil painting.

ဒီနည်းပညာကို ဆီဆေးပန်းချီကားမှာ သူ့ရဲ့ တောက်ပတဲ့ မူကွဲနဲ့ နှိုင်းယှဉ်တယ်။

Silver feeds AI-generated images from one model into another,

‌ဆေးလ်ဗားက အေအိုင်-ဖန်တီးတဲ့ပုံရိပ်တွေကို မော်ဒယ်တစ်ခုထဲက နောက်တစ်ခုဆီ ထည့်ပြီး

effectively creating new forms of language and understanding

ဘာသာစကား ပုံစံအသစ်တွေနဲ့ စက်ကိုယ်တိုင်အတွက် နားလည်မှုကို

for the machine itself.

ထိရောက်စွာ ဖန်တီးပေးတယ်။

Her work is half master painting, half digital art.

သူ့လက်ရာက လက်ရာမြောက် ပန်းချီ တစ်ဝက်၊ဒစ်ဂျစ်တယ် အနုပညာ တစ်ဝက်ပါ။

Both old and new.

အဟောင်းနဲ့ အသစ် နှစ်ခုစလုံးပါ။

This piece pulls inspiration from famed artists

ဒီလက်ရာက ဂျွန် စင်ဂါ ဆာဂျန် ၊ အီဗလင်း ဒီ မော်ဂန်နဲ့ ဂတ်စတာ ကလင့်တို့လို

like John Singer Sargent, Evelyn De Morgan and Gustav Klimt,

နာမည်ကျော် အနုပညာရှင်တွေဆီက စေ့ဆော်မှု ကို ဆွဲဆောင်ပါတယ်၊

almost as an homage.

ဂါရဝပြုမှုတစ်ခုနှီးပါးပါ။

Because different AI models are trained on different sets of information,

မတူညီတဲ့ အေအိုင် မော်ဒယ်တွေကို သတင်းအချက် အလက် အစုအမျိုးမျိုးမှာ လေ့ကျင့်ထားတဲ့အတွက်

it's almost like they're all speaking different languages.

ဒါတွေအားလုံးက ဘာသာစကား အမျိုးမျိုး ပြောနေသလိုလိုပါ။

AI is everywhere now.

အေအိုင်ဟာ အခု နေရာတိုင်းမှာပါ။

We are all now collectively co-creating with AI,

သတိပြုမိသည်ဖြစ်စေ၊ မပြုမိသည်ဖြစ်စေ ကျွန်မတို့အားလုံးဟာ

whether we're aware of it or not.

အခု အေအိုင်နဲ့အတူ စုပေါင်းဖန်တီးနေကြပါတယ်။

If we want to be a part of these worlds, we cannot design alone.

ဒီလောကတွေရဲ့ အစိတ်အပိုင်းဖြစ်ချင်ရင်၊ တစ်ဦးတည်း ဒီဇိုင်းဆွဲလို့မရဘူး။

If we want to be culturally literate

ဒီပုံရိပ်တွေ၊ ကြိုတင်ခန့်မှန်းချက်တွေနဲ့

in these new kinds of images and predictions and forms,

ပုံစံတွေရဲ့ အမျိုးအစားသစ်တွေမှာ ယဉ်ကျေးမှုအရ စာတတ်မြောက်ချင်ရင်

then looking to the work of artists is a very productive place to start.

အနုပညာရှင်တွေရဲ့ လက်ရာကို ကြည့်ရှုတာက အစပြုဖို့ အလွန်အကျိုးရှိတဲ့ နေရာတစ်ခုပါ။

We need to brace ourselves for an increasingly technological future,

အခု ကျွန်မတို့ရဲ့ လက်ဖျားတွေမှာ ဖန်တီးနိုင်တဲ့ ဖြစ်နိုင်ခြေအားလုံးကို

which is only going to multiply

ဆပွားစေမယ့် တိုးလာနေတဲ့ နည်းပညာဆိုင်ရာ

all the creative possibilities at our fingertips now.

အနာဂတ်အတွက် ကျွန်မတို့ အားတင်းထားဖို့လိုပါတယ်။

Thank you.

ကျေးဇူးတင်ပါတယ်။

(Applause)

(လက်ခုပ်သံများ)