Why I draw with robots | Sougwen Chung

Translator: Ivana Korom Reviewer: Camille Martínez

Перекладач: Sofia Kovalchuk Утверджено: Khrystyna Romashko

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

Ми часто користуємось технологіями у повсякденному житті.

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

Дехто покладається на них на роботі.

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

Довгий час я вважала, що прилади та технології, які керують ними —

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

це ідеальні інструменти для ефективності та продуктивності моєї роботи.

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

Але через розвиток автоматизації в багатьох галузях

it led me to wonder:

я почала замислюватися:

If machines are starting to be able to do the work

якщо машини вже можуть робити те,

traditionally done by humans,

що зазвичай роблять люди,

what will become of the human hand?

чи знадобляться вміння людей надалі?

How does our desire for perfection, precision and automation

Як прагнення до досконалості, точності та автоматизації

affect our ability to be creative?

вплине на наші творчі здібності?

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

У своїй роботі митця та дослідника я досліджую ШІ та робототехніку для того,

to develop new processes for human creativity.

щоб розробити нові прийоми, які сприятимуть розвитку творчості людини.

For the past few years,

Протягом декількох років

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

в роботі я використовувала техніку, дані та новітні технології.

It's part of a lifelong fascination

Все життя я захоплююсь вивченням

about the dynamics of individuals and systems

поведінки людей та систем,

and all the messiness that that entails.

а ще плутанини, яка стає наслідком цієї взаємодії.

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

Ось так я досліджую межі ШІ і людини

and where I'm developing processes

і на їх перетині я розробляю методики,

that investigate potential sensory mixes of the future.

які виявляють можливість змішаних чуттів майбутнього.

I think it's where philosophy and technology intersect.

Я вважаю, що саме тут перетинаються філософія та технології.

Doing this work has taught me a few things.

Завдяки цій роботі я дещо зрозуміла.

It's taught me how embracing imperfection

Я зрозуміла, що прийняття недосконалості

can actually teach us something about ourselves.

може допомогти нам усвідомити дещо про самих себе.

It's taught me that exploring art

А ще я відкрила для себе, що дослідження мистецтва

can actually help shape the technology that shapes us.

може допомогти у розвитку технологій, які розвивають нас.

And it's taught me that combining AI and robotics

Також я побачила, що поєднання ШІ та робототехніки

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

з традиційними видами творчості — образотворчим мистецтвом, як у мене —

can help us think a little bit more deeply

допоможе нам глибше зрозуміти

about what is human and what is the machine.

можливості людини і можливості машини.

And it's led me to the realization

Пізніше я усвідомила,

that collaboration is the key to creating the space for both

що саме співпраця дає можливості для обох

as we move forward.

в подальшій взаємодії.

It all started with a simple experiment with machines,

Все почалося з простого експерименту з технологією,

called "Drawing Operations Unit: Generation 1."

яка називається "Роботизований пристрій для малювання: Перше покоління"

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

Я називаю його скорочено "ДАҐом".

Before I built D.O.U.G,

До того як я створила ДАҐа,

I didn't know anything about building robots.

я майже нічого не знала про конструювання роботів.

I took some open-source robotic arm designs,

Я використала широкодоступні розробки роботизованого маніпулятора,

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

зібрала механізм, завдяки якому робот буде виявляти мої рухи

and follow [them] in real time.

та одночасно їх відтворювати.

The premise was simple:

Умова була простою:

I would lead, and it would follow.

я веду, він повторює.

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

Я малюю лінію, а він повторює мою лінію.

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

Ще в 2015 році ми вперше малювали

in front of a small audience in New York City.

перед невеликою групою людей у Нью-Йорку.

The process was pretty sparse --

Презентація була дуже простою —

no lights, no sounds, nothing to hide behind.

ні світла, ні звуків, нічого приховувати.

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

Лише мої спітнілі долоні та розігріті нові механізми робота.

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

(Сміх) Насправді, я планувала дещо інше.

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

Але сталося дещо цікаве, чого я зовсім не очікувала.

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

Ви бачите, примітивний ДАҐ не ідеально відтворював мою лінію.

While in the simulation that happened onscreen

Хоча при моделюванні, яке відображалося на екрані,

it was pixel-perfect,

все було просто ідеально,

in physical reality, it was a different story.

але на практиці все було зовсім по-іншому.

It would slip and slide and punctuate and falter,

Він буксував і зісковзував, збивався та спотикався,

and I would be forced to respond.

і я була змушена реагувати.

There was nothing pristine about it.

Тут немає бездоганності.

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

Однак, якимось чином помилки зробили процес ще цікавішим.

The machine was interpreting my line but not perfectly.

Машина відтворювала мою лінію, але не досконало.

And I was forced to respond.

І я була змушена реагувати.

We were adapting to each other in real time.

Ми пристосувалися один до одного в режимі реального часу.

And seeing this taught me a few things.

І, споглядаючи за цим, я дещо зрозуміла.

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

Я побачила, що наші помилки роблять роботу більш цікавою.

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

Я усвідомила, що, незважаючи на недосконалість приладу,

our imperfections became what was beautiful about the interaction.

наші недоліки перетворилися на гарний результат цієї співпраці.

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

І я була схвильована, адже це наштовхнуло мене на думку,

that maybe part of the beauty of human and machine systems

що, можливо, принадою у співпраці людини та машини

is their shared inherent fallibility.

є ця спільна схильність до помилок.

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

Створюючи наступного ДАҐа,

I knew I wanted to explore this idea.

я знала, що хочу заглибитися в цю ідею.

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

Але замість випадкових ліній, які видає робот відповідно до своїх можливостей,

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

я хотіла створити механізм, який буде відповідати на мої малюнки

in ways that I didn't expect.

найнесподіванішим чином.

So, I used a visual algorithm to extract visual information

Отже, я використала візуальний алгоритм, щоб отримати дані

from decades of my digital and analog drawings.

за десятиліття моїх цифрових та аналогових креслень.

I trained a neural net on these drawings

Я тренувала нейронну мережу на цих малюнках,

in order to generate recurring patterns in the work

щоб отримати лінії, які повторювалися під час роботи.

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

Пізніше їх опрацювала програма та записала назад у механізм.

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

Я кропітливо збирала якомога більше малюнків, які тільки могла знайти --

finished works, unfinished experiments and random sketches --

закінчені роботи, недопрацьовані спроби та просто замальовки --

and tagged them for the AI system.

і встановила їх у систему ШІ.

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

Оскільки я митець, я створюю малюнки вже більше 20 років.

Collecting that many drawings took months,

Збір усіх малюнків тривав багато місяців,

it was a whole thing.

адже це був важливий етап.

And here's the thing about training AI systems:

Ось що я скажу про підготовку системи ШІ:

it's actually a lot of hard work.

це дійсно важка праця.

A lot of work goes on behind the scenes.

Більша частина роботи -- підготовчий етап.

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

Але під час процесу я поглибила свої знання

about how the architecture of an AI is constructed.

про те, на чому базується структура ШІ.

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

І я зрозуміла, що треба не лише створити моделі та класифікації

for the neural network.

для нейронної мережі.

But it's a fundamentally malleable and shapable system,

А що це, на додачу, гнучка та піддатлива система,

one in which the human hand is always present.

в якій завжди спостерігається вплив людини.

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

Нам ще далеко до того всемогутнього ШІ, в який нас переконують вірити.

So I collected these drawings for the neural net.

Отже, я зібрала всі ці малюнки в нейронну мережу.

And we realized something that wasn't previously possible.

І ми зрозуміли те, що раніше здавалося неможливим.

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

Мій робот ДАҐ в режимі реального часу став інтерактивним відображенням

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

моєї творчості, якою я займалася все своє життя.

The data was personal, but the results were powerful.

Хоча дані були особистими, результат справді надихав.

And I got really excited,

І це мене дуже схвилювало,

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

адже я почала думати: а якщо розглядати роботів не як допоміжні інструменти,

but they can function as nonhuman collaborators.

а вважати, що вони можуть бути співавторами?

And even more than that,

Ба навіть більше,

I thought maybe the future of human creativity

я подумала, що, можливо, майбутнє креативності людей

isn't in what it makes

не в тому, що вони роблять,

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

а яким чином це відбувається та які нові способи творчості відкриває.

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

Отже, якщо ДАҐ 1 був силою,

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

а ДАҐ 2 був мозком,

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

то ДАҐ 3 -- це сім'я для мене.

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

Я знала, що хочу глибше дослідити цю ідею співпраці "людина-машина".

So over the past few months,

Тож протягом останніх місяців

I worked with my team to develop 20 custom robots

ми з моєю командою працювали над розробкою 20 власних роботів,

that could work with me as a collective.

з якими ми б взаємодіяли колективно.

They would work as a group,

Вони працюватимуть у групі,

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

а разом ми будемо співпрацювати зі всім Нью-Йорком.

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

Мене дуже надихнуло дослідження Фей-Фей Лі зі Стенфорду,

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

яка казала: "Якщо ви хочете навчити машину, як думати,

we need to first teach them how to see."

спершу треба навчити її, як бачити".

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

Це наштовхнуло мене на думки про мої останні 10 років у Нью-Йорку,

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

і те, як за нами постійно наглядають камери спостереження по всьому місту.

And I thought it would be really interesting

І я подумала, що буде досить цікаво,

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

якщо використати їх, щоб навчити моїх роботів бачити.

So with this project,

Під час цього проекту

I thought about the gaze of the machine,

я замислилася над зором машини

and I began to think about vision as multidimensional,

та почала думати про нього, як про багатосторонній інструмент,

as views from somewhere.

як про погляд з різних точок.

We collected video

Ми зібрали відеодані

from publicly available camera feeds on the internet

з камер, які є у вільному доступі в Інтернеті:

of people walking on the sidewalks,

люди йдуть по тротуарах,

cars and taxis on the road,

машини чи таксі їдуть по дорозі,

all kinds of urban movement.

тобто різні види руху в місті.

We trained a vision algorithm on those feeds

Ми створили візуальний алгоритм із цих зображень,

based on a technique called "optical flow,"

на основі принципу "оптичний потік",

to analyze the collective density,

щоб проаналізувати загальну щільність,

direction, dwell and velocity states of urban movement.

напрям, зупинки та швидкість руху в місті.

Our system extracted those states from the feeds as positional data

Наша система виявила з камер інформацію про напрям руху, місцезнаходження,

and became pads for my robotic units to draw on.

що стало основою для подальших малюнків моїх роботів.

Instead of a collaboration of one-to-one,

Замість роботи один на один,

we made a collaboration of many-to-many.

ми створили колективну співпрацю.

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

Завдяки комбінації бачення міста людиною і машиною,

we reimagined what a landscape painting could be.

ми переосмислили те, яким може бути пейзажний живопис.

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

Під час усіх моїх дослідів з ДАҐами,

no two performances have ever been the same.

кожен із виступів був абсолютно різним.

And through collaboration,

І, завдяки співпраці,

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

ми створили те, що жоден із нас не зміг би створити окремо:

we explore the boundaries of our creativity,

ми розширили межі нашої креативності,

human and nonhuman working in parallel.

де людина та машина працюють пліч-о-пліч.

I think this is just the beginning.

Я думаю, що це лише початок.

This year, I've launched Scilicet,

Цього року я заснувала "Сілісет",

my new lab exploring human and interhuman collaboration.

мою нову лабораторію, яка досліджує тип співпраці "людина-людина".

We're really interested in the feedback loop

Ми глибоко зацікавлені у зворотньому зв'язку

between individual, artificial and ecological systems.

між індивідуальною, штучною та екологічними системами.

We're connecting human and machine output

Ми поєднуємо результати людини та машини

to biometrics and other kinds of environmental data.

з біометричними та іншими екологічними даними.

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

Ми закликаємо всіх, хто цікавиться майбутнім праці та систем,

and interhuman collaboration

а також міжлюдських взаємозв'язків

to explore with us.

досліджувати разом з нами.

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

Ми вважаємо, що це не лише робота технологів,

and that we all have a role to play.

а кожен із нас може зіграти свою роль.

We believe that by teaching machines

Ми впевнені, що якщо навчити машини,

how to do the work traditionally done by humans,

як робити те, що зазвичай робили люди,

we can explore and evolve our criteria

ми зможемо розширити та розвинути критерії того,

of what's made possible by the human hand.

що може створити людська рука.

And part of that journey is embracing the imperfections

І частиною цього шляху є прийняття недосконалості

and recognizing the fallibility of both human and machine,

та визнання схильності до помилок і людини, і машини,

in order to expand the potential of both.

для того, щоб розширити потенціал обох.

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

У даний час я все ще шукаю красу

in human and nonhuman creativity.

в творчості людини та машини.

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

Я взагалі не уявляю, як це буде виглядати в майбутньому,

but I'm pretty curious to find out.

але мені дуже цікаво про це дізнатися.

Thank you.

Дякую.

(Applause)

(Оплески)