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

45,678 views

2022-11-30 ・ TED


New videos

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

45,678 views ・ 2022-11-30

TED


Vui lòng nhấp đúp vào phụ đề tiếng Anh bên dưới để phát video.

Translator: Mai Nguyen Reviewer: My Den
00:04
I'd like to start by asking you to imagine a color
0
4543
4379
Tôi muốn bắt đầu bằng việc muốn bạn tưởng tượng một màu sắc
00:08
that you've never seen before.
1
8922
2544
mà bạn chưa từng thấy trước đây.
00:12
Just for a second give this a try.
2
12217
2252
Chỉ 1 giây thôi, hãy thử nó.
00:14
Can you actually visualize a color that you've never been able to perceive?
3
14928
4463
Bạn có thực sự hình dung được màu sắc mà bạn chưa từng thấy trước đây?
00:20
I never seem to get tired of trying this
4
20892
2878
Tôi dường như không thấy mệt khi thử nó
00:23
although I know it's not an easy challenge.
5
23770
2795
mặc dù tôi biết nó không phải thử thách dễ dàng.
00:26
And the thing is,
6
26606
1210
Và vấn đề là,
00:27
we can't imagine something without drawing upon our experiences.
7
27857
4880
chúng ta không thể tưởng tượng điều gì mà không dựa vào kiến thức của mình.
00:33
A color we haven't yet seen
8
33655
2002
Một màu sắc chúng ta chưa từng thấy
00:35
outside the spectrum we can perceive
9
35699
2836
bên ngoài quang phổ mà có thể thấy
00:38
is outside our ability to conjure up.
10
38535
2502
lại nằm ngoài khả năng tưởng tượng của chúng ta.
00:42
It's almost like there's a boundary to our imagination
11
42372
3212
Như thể có giới hạn cho trí tưởng tượng của chúng ta
00:45
where all the colors we can imagine
12
45625
2002
nơi tất cả các màu sắc ta có thể hình dung
00:47
can only be various shades of other colors we have previously seen.
13
47627
4505
chỉ là các sắc thái khác nhau mà chúng ta đã thấy trước đây.
00:52
Yet we know for a fact
14
52841
2210
Tuy nhiên, chúng ta biết một sự thật
00:55
that those color frequencies outside our visible spectrum are there.
15
55051
4463
rằng những tần số màu bên ngoài quang phổ thấy được đều ở đó.
01:00
And scientists believe that there are species
16
60223
5339
Và các nhà khoa học tin rằng có những loài
01:05
that have many more photo receptors
17
65562
3503
có nhiều cơ quan cảm quan
01:09
than just the three color ones we humans have.
18
69107
4880
hơn là chỉ có ba màu mà con người có.
01:13
Which, by the way,
19
73987
1835
Nhân đây,
01:15
not all humans see the world in the same way.
20
75864
3295
không phải tất cả con người nhìn thế giới theo cùng một cách.
01:19
Some of us are colorblind to various degrees,
21
79200
4505
Một số người trong chúng ta bị mù màu ở nhiều mức độ khác nhau,
01:23
and very often we don't even agree on small things,
22
83705
4713
và thường thì chúng ta thậm chí không chấp nhận những điều nhỏ nhặt,
01:28
like if a dress on the internet is blue and black or white and gold.
23
88460
5005
giống như một chiếc váy trên Internet có màu xanh đen hay trắng vàng.
01:34
But my favorite creature, one of my favorite creatures,
24
94215
4380
Nhưng sinh vật yêu thích của tôi, một trong những sinh vật yêu thích của tôi
01:38
is the peacock mantis shrimp,
25
98595
2335
là tôm tít công,
01:40
which is estimated to have 12 to 16 photo receptors.
26
100972
5297
ước tính chứa 12 đến 16 cơ quan cảm quan.
01:46
And that indicates the world to them might look so much more colorful.
27
106269
5798
Và điều này chỉ ra rằng thế giới với chúng có thể trông nhiều màu sắc hơn rất nhiều.
01:54
So what about artificial intelligence?
28
114194
2836
Vậy còn trí tuệ nhân tạo thì sao?
01:57
Can AI help us see beyond our human capabilities?
29
117947
3838
Trí tuệ nhân tạo có thể giúp chúng ta nhìn xa hơn khả năng của con người không?
02:03
Well, I've been working with AI for the past five years,
30
123203
3670
Chà, tôi đã làm việc với trí tuệ nhân tạo trong năm năm qua,
02:06
and in my experience, it can see within the data it gets fed.
31
126873
4630
và theo kinh nghiệm của tôi, nó có thể nhìn trong dữ liệu mà nó được cung cấp.
02:12
But then you might be wondering, OK,
32
132420
2586
Nhưng sau đó bạn tự hỏi,
02:15
if AI can't help imagine anything new,
33
135006
3337
nếu AI không thể giúp tưởng tượng bất cứ điều gì mới,
02:18
why would an artist see any point in using it?
34
138385
2794
vậy tại sao nghệ sĩ thấy lợi ích từ việc sử dụng nó?
02:21
And my answer to that is because I think that it can help augment our creativity
35
141930
4254
Và câu trả lời của tôi là vì tôi nghĩ rằng nó giúp nâng cao khả năng sáng tạo của ta
02:26
as there's value in creating combinations of known elements to form new ones.
36
146226
6173
vì có giá trị trong việc tạo ra sự kết hợp của các yếu tố đã biết thành yếu tố mới.
02:33
And this boundary of what we can imagine based on what we have experienced
37
153858
5422
Ranh giới những gì có thể tưởng tượng dựa trên những gì chúng tôi đã thử nghiệm
02:39
is the place that I have been exploring.
38
159322
2419
là nơi mà tôi đã và đang khám phá.
02:42
For me, it started with jellyfish on a screen at an aquarium
39
162200
5005
Với tôi, nó bắt đầu với con sứa trên màn hình trong bể cá
02:47
and wearing those old 3D glasses, which I hope you remember,
40
167247
3712
và đeo những chiếc kính 3D cũ, hy vọng bạn nhớ,
02:51
the ones with the blue and red lens.
41
171000
1919
những người có ống kính màu xanh và đỏ.
02:53
And this experience made me want to recreate their textures.
42
173336
4213
Và trải nghiệm này khiến tôi muốn tạo lại cấu tạo của chúng.
02:57
But not just that,
43
177882
1168
Nhưng không chỉ vậy,
02:59
I also wanted to create new jellyfish
44
179092
1960
Tôi cũng muốn tạo ra những con sứa mới
03:01
that I hadn't seen before, like these.
45
181052
2878
mà tôi chưa từng thấy trước đây, như những con sứa này.
03:04
And what started with jellyfish,
46
184556
1543
Và ban đầu với loài sứa,
03:06
very quickly escalated to other sea creatures
47
186099
3587
nhanh chóng lan sang các sinh vật khác
03:09
like sea anemone, coral and fish.
48
189686
4254
như hải quỳ, san hô và cá.
03:14
And then from there came amphibians, birds and insects.
49
194524
5756
Sau đó đến các loài lưỡng cư, các loài chim và côn trùng.
03:20
And this became a series called “Neural Zoo”.
50
200739
2919
Một loạt điều này được gọi là “Neural Zoo”.
03:25
But when you look closely, what do you see?
51
205618
3629
Nhưng khi nhìn kĩ, bạn thấy gì?
03:29
There's no single creature in these images.
52
209289
3962
Không có một sinh vật nào trong những bức ảnh này.
03:33
And AI augments my creative process
53
213710
3378
Và AI làm tăng quá trình sáng tạo của tôi
03:37
by allowing me to distill and recombine textures.
54
217130
4671
bằng cách cho phép tôi chắt lọc và kết hợp lại các kết cấu.
03:41
And that's something that would otherwise take me months to draw by hand.
55
221801
4588
Đây là điều mà có thể mất hàng tháng trời để tôi vẽ nó bằng tay.
03:47
Plus I'm actually terrible at drawing.
56
227015
1877
Hơn nữa, tôi thực sự tệ trong việc vẽ.
03:49
So you could say, in a way, what I'm doing
57
229476
3169
Vậy bạn có thể nói, theo một cách nào đó, rằng những gì tôi làm
03:52
is a contemporary version of something
58
232687
1960
là một phiên bản mới của một cái gì đó
03:54
that humans have already been doing for a long time,
59
234689
2753
mà con người đã làm từ rất lâu,
03:57
even before cameras existed.
60
237484
2669
ngay cả trước khi máy ảnh tồn tại.
04:01
In medieval times,
61
241738
1793
Vào thời trung cổ,
04:03
people went on expeditions,
62
243573
2211
mọi người đã đi thám hiểm
04:05
and when they came back they would share about what they saw
63
245825
3504
và khi trở về họ chia sẻ về những gì họ thấy
04:09
to an illustrator.
64
249370
1377
với một hoạ sĩ minh hoạ.
04:10
And the illustrator, having never seen what was being described,
65
250789
4129
Và hoạ sĩ minh hoạ, cũng chưa từng thấy những gì được mô tả,
04:14
would end up drawing
66
254959
1627
cuối cùng sẽ vẽ
04:16
based on the creatures that they had previously seen
67
256628
2460
dựa trên những sinh vật mà họ đã thấy trước đó
04:19
and in the process creating hybrid animals of some sort.
68
259088
3170
và trong quá trình đó, ông đã tạo ra các loại động vật lai.
04:22
So an explorer might describe a beaver, but having never seen one,
69
262675
4338
Vì vậy một nhà thám hiểm có thể mô tả một con hải ly, nhưng chưa từng thấy nó,
04:27
the illustrator might give it the head of a rodent,
70
267055
2419
hoạ sĩ có thể đã vẽ cái đầu của một loài gặm nhấm,
04:29
the body of a dog and a fish-like tail.
71
269474
2419
phần thân của một con chó và một cái đuôi giống cá.
04:32
In the series “Artificial Natural History”,
72
272560
2670
Trong loạt bài “Lịch sử tự nhiên nhân tạo”
04:35
I took thousands of illustrations from a natural history archives,
73
275271
4588
tôi đã chụp hàng ngàn bức ảnh minh hoạ từ kho lưu trữ lịch sử tự nhiên,
04:39
and I fed them to a neural network to generate new versions of them.
74
279901
5297
và tôi đã nuôi chúng trong mạng nơ-ron để tạo ra các bản sao mới của chúng.
04:45
But up until now, all my work was done in 2D.
75
285990
4171
Nhưng cho đến nay, tất cả công việc của tôi đều được làm ở dạng 2D.
04:51
And with the help of my studio partner, Feileacan McCormick,
76
291246
3545
Với gúp đỡ của đồng nghiệp ở phòng thu, Feileacan McCormick,
04:54
we decided to train a neural network on a data set of 3D scanned beetles.
77
294833
5422
chúng tôi quyết định tạo một mạng nơ-ron trên dữ liệu về bọ cánh cứng được quét 3D.
05:00
But I must warn you that our first results were extremely blurry,
78
300839
4546
Nhưng tôi phải báo trước rằng kết quả đầu tiên của chúng tôi rất không rõ ràng,
05:05
and they looked like the blobs you see here.
79
305426
2253
và chúng trông giống các đốm màu bạn thấy ở đây.
05:08
And this could be due to many reasons,
80
308346
1835
Điều này có thể do nhiều nguyên nhân,
05:10
but one of them being that there aren't really a lot
81
310181
2461
nhưng một trong số đó thực sự không có nhiều
05:12
of openly available data sets of 3D insects.
82
312642
4504
dữ liệu công khai có sẵn về côn trùng 3D.
05:17
And also we were repurposing
83
317188
2127
Và chúng tôi cũng đã tái sử dụng
05:19
a neural network that normally gets used to generate images to generate 3D.
84
319357
5214
mạng nơ-ron được sử dụng phổ biến để tạo hình ảnh để dựng hình 3D.
05:24
So believe it or not, these are very exciting blobs to us.
85
324612
4380
Vì vậy, dù tin hay không, thì đây là các đốm màu rất thú vị đối với chúng tôi.
05:29
But with time and some very hacky solutions
86
329784
3879
Nhưng theo thời gian và một số mẹo giải pháp
05:33
like data augmentation,
87
333705
2294
như thêm dữ liệu,
05:36
where we threw in ants and other beetle-like insects
88
336040
3754
nơi chúng tôi cho kiến và côn trùng khác giống bọ cánh cứng vào
05:39
to enhance the data set,
89
339794
2503
để cải thiện bộ dữ liệu,
05:42
we ended up getting this,
90
342338
2628
cuối cùng chúng tôi nhận được điều này,
05:44
which we've been told they look like grilled chicken.
91
344966
2544
điều mà chúng tôi đã nói chúng trông giống gà nướng.
05:47
(Laughter)
92
347552
1752
(Tiếng cười)
05:49
But hungry for more, we pushed our technique,
93
349345
4797
Nhưng để đạt được nhiều hơn, chúng tôi đã đẩy mạnh kỹ thuật của mình,
05:54
and eventually they ended up looking like this.
94
354183
3713
và cuối cùng chúng trông như thế này.
05:58
We use something called 3D style transfer to map textures onto them,
95
358479
5047
Chúng tôi sử dụng thứ gọi là chuyển mẫu 3D thành sơ đồ hoá kết cấu
06:03
and we also trained a natural language model
96
363568
3670
và chúng tôi cũng đã đào tạo một mô hình ngôn ngữ tự nhiên
06:07
to generate scientific-like names
97
367280
2544
để tạo ra các tên giống khoa học
06:09
and anatomical descriptions.
98
369866
1918
và mô tả giải phẫu.
06:12
And eventually we even found a network architecture that could handle 3D meshes.
99
372869
4963
Cuối cùng chúng tôi thậm chí còn thấy một kiến trúc mạng có thể xử lý lưới 3D.
06:17
So they ended up looking like this.
100
377874
2377
Cuối cùng chúng trông như thế này.
06:21
And for us, this became a way of creating kind of a speculative study --
101
381836
4838
Đối với chúng tôi, đây trở thành một cách để tạo ra một loại nghiên cứu phỏng đoán--
06:26
(Applause)
102
386716
2669
(Vỗ tay)
06:29
A speculative study of creatures that never existed,
103
389427
3629
Nghiên cứu phỏng đoán về những sinh vật mà không tồn tại trước đây,
06:33
kind of like a speculative biology.
104
393097
2294
giống một sinh học phỏng đoán.
06:37
But I didn't want to talk about AI and its potential
105
397685
4421
Nhưng tôi không muốn nói về AI và tiềm năng của nó
06:42
unless it brought me closer to a real species.
106
402148
3629
nếu nó không đưa tôi đến gần hơn tới một giống loài có thật.
06:46
Which of these do you think is easier to find data about online?
107
406486
4880
Bạn nghĩ cái nào trong số này dễ tìm dữ liệu trực tuyến hơn?
06:51
(Laughter)
108
411366
1918
(Tiếng cười)
06:53
Yeah, well, as you guessed correctly, the red panda.
109
413326
4004
Phải, đúng như bạn đoán là gấu trúc đỏ.
06:57
And this maybe could be due to many reasons,
110
417830
3420
Điều này có thể do nhiều nguyên nhân,
07:01
but one of them being how cute they are,
111
421292
4046
nhưng một trong số đó chúng rất dễ thương,
07:05
which means we photograph and talk about them a lot,
112
425338
4588
nghĩa là chúng tôi chụp ảnh và nói về chúng rất nhiều,
07:09
unlike the boreal felt lichen.
113
429926
2002
không giống như loài đại y phương bắc.
07:12
But both of them are classified as endangered.
114
432679
2877
Nhưng cả hai đều được coi là có nguy cơ tuyệt chủng.
07:16
So I wanted to bring visibility to other endangered species
115
436349
4880
Vì vậy, tôi muốn đem đến cái nhìn về các loài có nguy cơ tuyệt chủng khác
07:21
that don't get the same amount of digital representation
116
441270
4755
mà không cùng lượng biểu diễn số
07:26
as a cute, fluffy red panda.
117
446025
2002
như một chú gấu trúc đỏ lông xù dễ thương.
07:28
And to do this,
118
448861
1710
Và để làm được điều này,
07:30
we trained an AI on millions of images of the natural world,
119
450613
5005
chúng tôi đã dạy AI trên hàng triệu hình ảnh về thế giới tự nhiên,
07:35
and then we prompted with text
120
455660
2085
sau đó chúng tôi gợi ý bằng văn bản
07:37
to generate some of these creatures.
121
457787
2294
để tạo ra một số sinh vật này.
07:40
So when prompted with a text,
122
460123
3712
Vì vậy khi được gợi ý bằng một văn bản,
07:43
"an image of a critically endangered spider, the peacock tarantula"
123
463876
4713
“hình ảnh một loài nhện cực kỳ nguy cấp, nhện công tarantula”
07:48
and its scientific name,
124
468589
1669
và tên khoa học của nó,
07:50
our model generated this.
125
470299
2378
mô hình của chúng tôi đã tạo ra cái này.
07:55
And here's an image of the real peacock tarantula,
126
475972
3211
Và đây là hình ảnh thật của nhện công tarantula,
07:59
which is a wonderful spider endemic to India.
127
479225
3128
một loài nhện tuyệt vời đặc trưng của Ấn Độ.
08:02
But when prompted with a text
128
482812
2878
Nhưng khi được gợi ý bằng một văn bản
08:05
"an image of a critically endangered bird, the mangrove finch,"
129
485732
4170
“hình ảnh một loài chim cực kỳ nguy cấp, chim sẻ rừng ngập mặn,”
08:09
our model generated this.
130
489944
2669
mô hình của chúng tôi đã tạo ra cái này.
08:14
And here's a photo of the real mangrove finch.
131
494532
2711
Và đây là bức ảnh thật của chim sẻ rừng ngập mặn.
08:17
Both these creatures exist in the wild,
132
497702
2878
Cả hai sinh vật tồn tại trong tự nhiên,
08:20
but the accuracy of each generated image is fully dependent on the data available.
133
500621
5965
nhưng độ chính xác mỗi bức ảnh được tạo hoàn toàn phụ thuộc vào dữ liệu có sẵn.
08:27
These chimeras of our everyday data
134
507462
2961
Các di truyền học về dữ liệu mỗi ngày của chúng ta
08:30
to me are a different way of how the future could be.
135
510423
3670
đối với tôi đó là một cách khác tương lai có thể làm như thế nào.
08:34
Not in a literal sense, perhaps,
136
514802
2836
Có lẽ không phải theo nghĩa đen,
08:37
but in the sense that through practicing the expanding of our own imagination
137
517680
6423
mà theo nghĩa thông qua việc thực hành mở rộng trí tưởng tượng của chúng ta
08:44
about the ecosystems we are a part of,
138
524145
3045
về các hệ sinh thái mà chúng ta là một phần trong đó,
08:47
we might just be better equipped to recognize new opportunities
139
527231
3170
chúng ta có thể được trang bị tốt hơn để nhận ra các cơ hội
08:50
and potential.
140
530443
1335
và tiềm năng mới.
08:52
Knowing that there's a boundary to our imagination
141
532236
3128
Biết rằng có một giới hạn trong trí tưởng tượng của chúng ta
08:55
doesn't have to feel limiting.
142
535406
2211
bạn không nên cảm thấy bị giới hạn.
08:58
On the contrary,
143
538159
1293
Ngược lại,
08:59
it can help motivate us to expand that boundary further
144
539452
3420
nó có thể giúp thúc đẩy chúng ta mở rộng giới hạn đó hơn nữa
09:02
and to seek out colors and things we haven't yet seen
145
542914
3962
và tìm kiếm màu sắc cũng như những thứ chúng ta chưa thấy
09:06
and perhaps enrich our imagination as a result.
146
546918
3295
và kết quả có thể sẽ làm phong phú thêm trí tưởng tượng của chúng ta.
09:10
So thank you.
147
550546
1168
Cảm ơn.
09:11
(Applause)
148
551714
4046
(Vỗ tay)
Về trang web này

Trang web này sẽ giới thiệu cho bạn những video YouTube hữu ích cho việc học tiếng Anh. Bạn sẽ thấy các bài học tiếng Anh được giảng dạy bởi các giáo viên hàng đầu từ khắp nơi trên thế giới. Nhấp đúp vào phụ đề tiếng Anh hiển thị trên mỗi trang video để phát video từ đó. Phụ đề cuộn đồng bộ với phát lại video. Nếu bạn có bất kỳ nhận xét hoặc yêu cầu nào, vui lòng liên hệ với chúng tôi bằng biểu mẫu liên hệ này.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7