Why I draw with robots | Sougwen Chung

Translator: Ivana Korom Reviewer: Camille Martínez

Çeviri: Mina Erik Gözden geçirme: Miraç Şendil

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

Birçoğumuz teknolojiyi günlük yaşantımızda kullanıyoruz.

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

Bazılarımız işimizi yapmak için teknolojiye bel bağlıyoruz.

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

Bir süre, makineleri ve onları çalıştıran teknolojileri

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

işimi daha etkin ve üretken hale getirebilecek araçlar olarak gördüm.

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

Ancak bir çok farklı endüstride otomasyonun gelişmesi

it led me to wonder:

beni şunları düşünmeye itti:

If machines are starting to be able to do the work

Eğer geleneksel olarak insanların yaptığı işleri

traditionally done by humans,

makineler yapmaya başladıysa

what will become of the human hand?

insan eline ne olacaktı?

How does our desire for perfection, precision and automation

Mükemmele, isabetliliğe ve otomasyona karşı tutkumuz

affect our ability to be creative?

yaratıcılığımızı nasıl etkileyecekti?

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

Bir sanatçı ve araştırmacı olarak çalışmamda, insan yaratıcılığı açısından

to develop new processes for human creativity.

yeni süreçler geliştirebilmek için yapay zeka ve robotbilim'i inceledim.

For the past few years,

Geçtiğimiz birkaç yılda,

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

makinelerle, verilerle ve yeni yeni ortaya çıkan teknolojilerle çalıştım.

It's part of a lifelong fascination

Bu kişilere, sistemlere

about the dynamics of individuals and systems

ve bunların yol açtığı dağınıklığa karşı

and all the messiness that that entails.

ömür boyu büyülenmişliğimin bir parçası.

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

Bu, yapay zeka'nın nerede bittiğine, bizim nerede başladığımıza

ve geleceğin olası duyusal karışımlarını inceleyen süreçleri

and where I'm developing processes

that investigate potential sensory mixes of the future.

nasıl geliştirdiğime dair soruları irdeleme yolum.

I think it's where philosophy and technology intersect.

Bence bu felsefe ve teknolojinin kesiştiği nokta.

Doing this work has taught me a few things.

Bu işi yapmak bana birkaç şey öğretti.

It's taught me how embracing imperfection

Bana kusurları kabul etmenin

aslında kendimiz hakkında bir şeyler öğretebileceğini gösterdi.

can actually teach us something about ourselves.

It's taught me that exploring art

Bana sanatı irdelemenin

can actually help shape the technology that shapes us.

aslında bizi şekillendiren teknolojiyi şekillendirebileceğini gösterdi.

And it's taught me that combining AI and robotics

Ve bana yapay zeka ve robotiki geleneksel yaratıcılık şekilleriyle

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

--benim durumumda bu görsel sanatlar-- birleştirmenin bizlere neyin insan,

can help us think a little bit more deeply

neyin makine olduğu üzerine birazcık daha

about what is human and what is the machine.

derin düşünebilmekte yardımcı olabileceğini öğretti.

And it's led me to the realization

Ayrıca işbirliğinin biz ilerledikçe

that collaboration is the key to creating the space for both

iki tarafa da

as we move forward.

alan yaratmak için

önemliliğini gösterdi

It all started with a simple experiment with machines,

Her şey makinelerle yapılan basit bir deneyle başladı.

called "Drawing Operations Unit: Generation 1."

Adı "Çizim Operasyonları Birimi: Jenerasyon 1".

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

Bu makineye kısaca "D.O.U.G" diyorum.

Before I built D.O.U.G,

D.O.U.G'ı yapmadan önce,

I didn't know anything about building robots.

robot yapmak hakkında hiç bir şey bilmiyordum.

I took some open-source robotic arm designs,

Birkaç açık-kaynaklı robotik kol tasarımını aldım

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

ve robotun jestlerime eşleneceği ve gerçek zamanlı olarak

and follow [them] in real time.

takip edeceği bir sistem topladım.

The premise was simple:

Anafikir basitti:

I would lead, and it would follow.

Ben yol gösterecektim ve o takip edecekti.

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

Bir çizgi çizecektim ve o da çizgimi taklit edecekti.

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

Ve 2015'te, New York'ta küçük bir kitlenin önündeydik,

in front of a small audience in New York City.

ilk defa çizim yapıyorduk.

The process was pretty sparse --

İşlem oldukça sadeydi --

no lights, no sounds, nothing to hide behind.

ışık yok, ses yok arkasına gizlenecek hiçbir şey yok.

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

Yalnızca terleyen avuçlarım ve robotun ısınan yeni servoları.

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

(Gülüyor) Açıkça, bu iş için yaratılmamıştık.

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

Ama ilginç bir şey yaşandı, öngöremediğim bir şey.

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

D.O.U.G, ilkel haliyle benim çizgimi kusursuz bir şekilde takip edemiyordu.

While in the simulation that happened onscreen

Ekrana yansıyan simülasyonda

it was pixel-perfect,

piksel olarak mükemmelken

in physical reality, it was a different story.

fiziksel gerçeklikte olan bambaşkaydı.

It would slip and slide and punctuate and falter,

Kayıyor ve savruluyor, kesiliyor ve titriyordu.

and I would be forced to respond.

Ve ben karşılık vermek zorunda kalıyordum.

There was nothing pristine about it.

Mükemmel olan hiçbir şey yoktu.

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

Ve nasıl olduysa, hatalar yaptığımızı daha ilgi çekici hale getirdi.

The machine was interpreting my line but not perfectly.

Makine, yeterli seviyede yorumlayamıyordu.

And I was forced to respond.

Ve cevap vermeliydim.

We were adapting to each other in real time.

Birbirimize gerçek zamanlı olarak adapte oluyorduk.

And seeing this taught me a few things.

Bunu görmek bana birkaç şey öğretti.

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

Bana hatalarımızın yaptığımız işi daha ilgi çekici kıldığını gösterdi.

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

Ve farkına vardım ki makinenin kusurluluğu yoluyla

our imperfections became what was beautiful about the interaction.

bizim kusurluluğumuz etkileşimin güzelliği haline geliyordu.

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

Heyecanlıydım. Çünkü bu insanların ve makine sistemlerinin

that maybe part of the beauty of human and machine systems

güzelliğinin bir kısmının

is their shared inherent fallibility.

ortak asli yanılma payları olabileceğini gösterdi.

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

D.O.U.G'ın ikinci jenerasyonu için

I knew I wanted to explore this idea.

bu fikir üzerine çalışmak istediğimi biliyordum.

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

Ama robotik bir kolun sınırlarını zorlamaktan doğan bir hatadan ziyade

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

çizimlerime beklemediğim bir şekilde

in ways that I didn't expect.

yanıt verecek bir sistem tasarlamak istiyordum.

So, I used a visual algorithm to extract visual information

Böylece onlarca yılda çizdiğim dijital ve analog çizimlerimden görsel bilgiyi

from decades of my digital and analog drawings.

çıkarmak için görsel bir algoritma kullandım.

I trained a neural net on these drawings

Çalışmada tekrar eden kalıplar

in order to generate recurring patterns in the work

oluşturmak için bu çizimlere daha sonra özel yazılım ile

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

makineye geri beslenen nöral bir ağ koydum.

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

Bulabildiğim kadar çok çizimimi titizlikle topladım --

finished works, unfinished experiments and random sketches --

bitmiş çizimler, bitmemiş deneyler ve rastgele eskizler --

and tagged them for the AI system.

ve onları yapay zeka sistemi için etiketledim.

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

Ve ben bir sanatçı olduğum için, 20 yılı aşkın süredir çalışıyorum.

Collecting that many drawings took months,

Aylarca birsürü çizimi toplamak,

it was a whole thing.

başlı başına bir işti.

And here's the thing about training AI systems:

Yapay zeka sistemlerinin eğitimiyle ilgili şey de:

it's actually a lot of hard work.

bu aslında çok zor bir iş.

A lot of work goes on behind the scenes.

Perde arkasında çok iş var.

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

Ama işi yaparken, bir yapay zeka'nın mimarisinin nasıl

about how the architecture of an AI is constructed.

inşa edildiği hakkında yeni şeyler fark ettim.

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

Fark ettim ki bu sırf ağ için modeller ve sınıflandırıcılardan oluşmuyor.

for the neural network.

But it's a fundamentally malleable and shapable system,

Ancak bu insan elinin her zaman mevcut olduğu

one in which the human hand is always present.

ve şekillendirilebilir bir sistemdir.

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

İnanmamız söylenen her şeye gücü yeten yapay zekadan çok farklı.

So I collected these drawings for the neural net.

Böylece bu çizimleri sinir ağı için topladım.

And we realized something that wasn't previously possible.

Ve daha önce mümkün olmayan bir şey fark ettik.

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

Robotum D.O.U.G. hayatım boyunca yaptığım işin gerçek zamanlı

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

etkileşimli bir yansıması oldu.

The data was personal, but the results were powerful.

Veriler kişiseldi ancak sonuçlar güçlüydü.

And I got really excited,

Ve gerçekten heyecanlandım

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

çünkü makinelerin sadece araç olmaması gerektiğini düşünmeye başladım,

but they can function as nonhuman collaborators.

ancak insan olmayan işbirlikçiler olarak işlev görebilirler.

And even more than that,

Ve bundan daha da fazlası,

I thought maybe the future of human creativity

düşündüm ki belki insan yaratıcılığının geleceği

isn't in what it makes

yapılan şeyde değil

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

ama yeni yapım yollarını keşfetmek için nasıl bir araya gelindiğidir.

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

Yani eğer D.O.U.G._1 kas olsaydı,

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

ve D.O.U.G._2 beyin olurdu,

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

o zaman D.O.U.G._3'ü aile olarak düşünmeyi seviyorum.

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

İnsan-insan olmayan işbirliği fikrini büyük ölçekte araştırmak istediğimi

biliyordum.

So over the past few months,

Bu yüzden son birkaç aydır,

I worked with my team to develop 20 custom robots

benimle kolektif olarak çalışabilecek 20 özel robot geliştirmek

that could work with me as a collective.

için ekibimle birlikte çalıştım.

They would work as a group,

Grup olarak çalışırlardı

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

ve birlikte, tüm New York City ile iş birliği yapardık.

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

"Makinelere nasıl düşünüleceğini öğretmek için onlara önce

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

görmeyi öğretmeliyiz." diyen Stanford araştırmacısı

we need to first teach them how to see."

Fei-Fei Li'den gerçekten ilham aldım.

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

New York'taki hayatımın son on yılını ve şehirdeki

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

güvenlik kameraları tarafından nasıl izlendiğimi düşündürdü.

And I thought it would be really interesting

Robotlarıma görmeyi öğretmek için onları

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

kullanmanın gerçekten ilginç olacağını düşündüm.

So with this project,

Bu proje ile,

I thought about the gaze of the machine,

makinenin bakışlarını düşündüm,

and I began to think about vision as multidimensional,

ve vizyonu çok boyutlu, bir yerden görüş olarak

as views from somewhere.

düşünmeye başladım.

We collected video

Kaldırımda yürüyen insanların,

from publicly available camera feeds on the internet

yoldaki araba ve taksilerin,

of people walking on the sidewalks,

her türlü kentsel hareketin,

cars and taxis on the road,

internetteki herkese açık kamera

all kinds of urban movement.

yayınlarından videosunu topladık.

We trained a vision algorithm on those feeds

Kentsel hareketin kolektif yoğunluğunu, yönünü,

based on a technique called "optical flow,"

yasamını ve hız durumlarını analiz etmek için

to analyze the collective density,

"Optik akış" adlı bir tekniğe dayanan

direction, dwell and velocity states of urban movement.

bu yayınlar üzerinde bir vizyon algoritması geliştirdik.

Our system extracted those states from the feeds as positional data

Sistemimiz bu durumları beslemelerden konumsal veri olarak çıkardı

and became pads for my robotic units to draw on.

ve robotik birimlerimin çizmesi için pedler oldu.

Instead of a collaboration of one-to-one,

Birebir iş birliği yerine,

we made a collaboration of many-to-many.

çoktan çoğa bir iş birliği yaptık.

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

Şehirdeki insan ve makine vizyonunu birleştirerek,

we reimagined what a landscape painting could be.

manzara resminin ne olabileceğini yeniden hayal ettik.

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

D.O.U.G. ile yaptığım tüm deneylerim boyunca,

no two performances have ever been the same.

iki performans hiç aynı olmadı.

And through collaboration,

Ve iş birliği yoluyla,

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

hiçbirimizin tek başına yapamayacağı bir şey yaratıyoruz:

we explore the boundaries of our creativity,

insan ve insan olmayan paralel olarak çalışırken,

human and nonhuman working in parallel.

yaratıcılığımızın sınırlarını keşfediyoruz.

I think this is just the beginning.

Bence bu sadece başlangıç.

This year, I've launched Scilicet,

Bu yıl, insan ve insanlar arası iş birliği

my new lab exploring human and interhuman collaboration.

araştıran yeni laboratuvarım Scilicet'i başlattım.

We're really interested in the feedback loop

Bireysel, yapay ve ekolojik sistemler

between individual, artificial and ecological systems.

arasındaki geri bildirim döngüsü ile gerçekten ilgileniyoruz.

We're connecting human and machine output

İnsan ve makine çıktısını biyometri

to biometrics and other kinds of environmental data.

ve diğer çevresel verilere bağlıyoruz.

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

İş, sistemler ve insanlararası işbirliğinin geleceğiyle ilgilenen

and interhuman collaboration

herkesi bizimle keşfetmeye davet ediyoruz.

to explore with us.

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

Bu işi yapmak zorunda olanların ve hepimizin oynayacağı

and that we all have a role to play.

bir rolün olduğunu biliyoruz.

We believe that by teaching machines

Makinelere, geleneksel olarak insanlar

how to do the work traditionally done by humans,

tarafından yapılan işin nasıl yapılacağını öğreterek,

we can explore and evolve our criteria

insan eliyle nelerin mümkün kıldığına dair

of what's made possible by the human hand.

kriterlerimizi keşfedebilir ve geliştirebiliriz.

And part of that journey is embracing the imperfections

Ve bu yolculuğun bir kısmı da, her ikisinin de potansiyelini

and recognizing the fallibility of both human and machine,

genişletmek için kusurları kucaklamak ve hem insanın

in order to expand the potential of both.

hem de makinenin yanıltıcılığını tanımaktır.

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

Bugün hala insan ve insan olmayan

in human and nonhuman creativity.

yaratıcılığın güzelliğini bulmaya çalışıyorum.

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

Gelecekte bunun neye benzeyeceğine dair hiçbir fikrim yok

but I'm pretty curious to find out.

ama bunu çok merak ediyorum.

Thank you.

Teşekkürler.

(Applause)

(Alkış)