Why I draw with robots | Sougwen Chung

Translator: Ivana Korom Reviewer: Camille Martínez

Translator: Ivana Korom Reviewer: Gia Bảo Nguyễn

Nhiều người ở đây áp dụng công nghệ vào đời sống hằng ngày.

Và một vài người phụ thuộc vào công nghệ để làm việc

Đã có lúc tôi coi những thứ máy móc và công nghệ được dùng để điều khiển chúng

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

là công cụ hoàn hảo giúp tôi tăng cả năng suất lẫn hiệu suất công việc.

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

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

Nhưng cùng với sự phát triển của sự tự động hóa ở nhiều ngành công nghiệp,

khiến tôi bỗng có 1 câu hỏi:

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

Nếu máy móc đang dần có khả năng làm mọi việc

mà trước đây được làm bởi con người,

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

thế thì tay của con người sẽ dùng để làm gì?

it led me to wonder:

Cái khao khát về sự hoàn hảo, chính xác và tự động hóa

If machines are starting to be able to do the work

traditionally done by humans,

tác động như nào đến sức sáng tạo của ta?

what will become of the human hand?

Với vai trò là họa sĩ và nhà nghiên cứu, tôi tìm hiểu về AI và robot

How does our desire for perfection, precision and automation

để phát triển các phương pháp mới cho sự sáng tạo của con người

affect our ability to be creative?

Trong suốt những năm qua,

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

tôi đã làm việc với máy móc, dữ liệu và cả các công nghệ mới nổi,

to develop new processes for human creativity.

Bởi đó là một phần của đam mê mãnh liệt

về động lực học của cá thể và hệ thống

For the past few years,

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

và thêm cả mớ dây dưa mà nó kéo theo.

Đó là cách tôi khám phá ra câu hỏi về nơi mà AI kết thúc và chúng ta bắt đầu

It's part of a lifelong fascination

about the dynamics of individuals and systems

và đâu là nơi mà mọi thứ đang tiến triển

and all the messiness that that entails.

để tìm ra những hỗn hợp cảm biến tiềm năng của tương lai.

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

Tôi nghĩ đó chính là nơi giao thoa giữa triết học và công nghệ.

and where I'm developing processes

Tôi học được vài điều khi nghiên cứu về đề tài này

that investigate potential sensory mixes of the future.

đó là cách ta chấp nhận điều không hoàn hảo

I think it's where philosophy and technology intersect.

sẽ nói lên nhiều điều về bản thân chúng ta

Doing this work has taught me a few things.

Rằng việc tìm hiểu về nghệ thuật

It's taught me how embracing imperfection

thực sự có thể giúp tạo mẫu cho thứ công nghệ định hình chúng ta.

can actually teach us something about ourselves.

Nó dạy tôi rằng việc kết hợp AI và công nghệ robot

It's taught me that exploring art

với hình thức sáng tạo truyền thống -- với tôi đó là nghệ thuật thị giác

can actually help shape the technology that shapes us.

có thể giúp ta suy nghĩ sâu xa hơn

And it's taught me that combining AI and robotics

về bản chất thật sự của con người và máy móc

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

Và nó khiến tôi nhận ra

can help us think a little bit more deeply

rằng sự hợp tác đó chính là chìa khóa cho việc tạo nên không gian

about what is human and what is the machine.

để cả 2 cùng tiến lên.

Bắt đầu với một thí nghiệm đơn giản với máy móc

And it's led me to the realization

có tên “Các thao tác Vẽ Cơ bản: Thế hệ 1”

that collaboration is the key to creating the space for both

Gọi tắt là "D.O.UG."

as we move forward.

It all started with a simple experiment with machines,

Trước lúc tôi lập trình D.O.U.G

tôi không biết gì về lập trình robot.

called "Drawing Operations Unit: Generation 1."

Tôi đã lấy vài thiết kế tay robot mã nguồn mở,

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

Tôi đồng thời lập trình 1 hệ thống để robot có thể cử động ăn khớp

Before I built D.O.U.G,

I didn't know anything about building robots.

và bắt chước tôi trong thế giới thực.

Tiền đề rất đơn giản:

I took some open-source robotic arm designs,

Tôi thao tác và nó sẽ làm theo.

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

Tôi vẽ một đoạn thẳng thì nó sẽ bắt chước như tôi.

and follow [them] in real time.

Năm 2005, khi chúng tôi thực hiện vẽ lần đầu tiên,

The premise was simple:

I would lead, and it would follow.

trước một nhóm nhỏ khán giả ở thành phố New York.

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

Màn biểu diễn cũng chẳng mấy hào nhoáng cho lắm.

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

Không đèn chiếu, không âm thanh, không có hậu trường gì cả.

in front of a small audience in New York City.

Chỉ có bàn tay đầy mồ hôi của tôi và động cơ servos mới của robot khởi động.

The process was pretty sparse --

(Cười) Rõ ràng là chúng tôi không phải dân biểu diễn.

no lights, no sounds, nothing to hide behind.

Nhưng rồi có một điều thú vị xảy ra, điều mà tôi không hề tính đến.

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

D.O.U.G phiên bản đầu tiên, không kẻ đường tốt cho lắm.

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

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

Trong khi đó mô phỏng thể hiện trên màn hình

cho thấy nó đã vẽ khớp đến từng pixel.

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

còn ở ngoài đời, đó lại là câu chuyện khác

Nét bút của nó chệch choạc, lựng khựng

While in the simulation that happened onscreen

và do đó tôi cũng phải phối hợp theo.

it was pixel-perfect,

in physical reality, it was a different story.

Điều này cũng không có gì lạ.

Tuy vậy, điểm sai này lại khiến cho việc vẽ trở nên thú vị hơn.

It would slip and slide and punctuate and falter,

Cỗ máy bắt chước theo tôi nhưng không được hoàn hào

and I would be forced to respond.

Và khiến tôi phải tự mình ra tay.

There was nothing pristine about it.

Chúng tôi đã đồng bộ với nhau ngoài đời thực,

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

Và điều này đã dạy tôi một vài điều.

The machine was interpreting my line but not perfectly.

Nó cho tôi thấy rằng sai lầm của cả 2 thực sự làm cho công việc thú vị hơn

And I was forced to respond.

We were adapting to each other in real time.

Và tôi nhận ra rằng, bạn biết đấy, thông qua sự không hoàn hảo của máy móc,

And seeing this taught me a few things.

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

sự không hoàn hảo của chúng tôi đã trở thành nét đẹp của sự tương tác

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

Và tôi đã rất phấn khích, bởi điều đó khiến tôi nhận ra

our imperfections became what was beautiful about the interaction.

rằng có lẽ phần nào nét đẹp của con người và máy móc

là sự chia sẻ sai lầm vốn có này.

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

Với thế hệ thứ 2 của D.O.U.G

that maybe part of the beauty of human and machine systems

Tôi nhận ra rằng tôi muốn khám phá ý tưởng này.

Nhưng thay vì một tai nạn xảy ra do tay của robot đạt đến giới hạn,

is their shared inherent fallibility.

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

Tôi muốn kiến thiết một hệ thống đáp ứng được bản vẽ của mình

I knew I wanted to explore this idea.

theo những cách mà tôi không mong đợi.

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

Vì vậy, tôi đã sử dụng một thuật toán trực quan để trích xuất thông tin hình ảnh

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

từ hàng thập kĩ vẽ kĩ thuật số và analog của mình,

in ways that I didn't expect.

Tôi tạo một mạng lưới thần kinh trên các bản vẽ này

So, I used a visual algorithm to extract visual information

để xây dựng mẫu hình lặp lại cho tác phẩm

sau đó được nạp vào phần mềm tùy chỉnh trong máy.

from decades of my digital and analog drawings.

I trained a neural net on these drawings

Tôi cứ thế thu thập càng nhiều bản vẽ của tôi càng tốt

in order to generate recurring patterns in the work

bản hoàn thành, bản dang dở và bản phác thảo ngẫu nhiên --

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

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

và gắn thẻ chúng cho hệ thống AI.

Kể từ lúc bắt đầu tới nay, tôi đã làm họa sĩ được 20 năm.

finished works, unfinished experiments and random sketches --

Thu thập ngần ấy bản vẽ mất nhiều tháng,

đó là cả một quá trình dài.

and tagged them for the AI system.

Và vấn đề của việc huấn luyện hệ thống AI đó là:

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

Nó thực sự là một công việc khó khăn.

Collecting that many drawings took months,

Rất nhiều công tác diễn ra sau hậu trường.

it was a whole thing.

Nhưng nhờ làm việc, tôi đã tiếp tục nhận ra vài thứ

And here's the thing about training AI systems:

về cách mà kiến trúc của một AI được xây dựng.

it's actually a lot of hard work.

Và tôi nhận ra nó không đơn thuần chỉ là tạo mô hình và phân loại

A lot of work goes on behind the scenes.

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

cho mạng lưới thần kinh.

about how the architecture of an AI is constructed.

Mà nó là 1 hệ thống uốn lượng và dễ định hình

mà trong đó sự can thiệp của con người luôn hiện hữu.

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

Nó chưa tới mức như 1 con AI toàn năng mà chúng ta đều tin tưởng.

for the neural network.

But it's a fundamentally malleable and shapable system,

Nên tôi đã thu thập các bản vẽ ấy cho mạng lưới thần kinh.

one in which the human hand is always present.

Và chúng tôi nhận ra một điều mà trước đây gần như không thể.

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

Robot D.O.U.G. của tôi đã trở thành một phản ánh tương tác thời gian thực

So I collected these drawings for the neural net.

And we realized something that wasn't previously possible.

của công việc mà tôi làm qua nhiều bài học trong cuộc sống.

Dữ liệu tuy hơi riêng tư, nhưng lại cực kì hiệu quả

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

Và tôi đã thực sự phấn khích,

bởi tôi bắt đầu nghĩ có lẽ máy móc không đơn thuần chỉ là công cụ,

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

The data was personal, but the results were powerful.

mà chúng còn có thể vận hành dưới tư cách 1 người cộng sự của con người.

And I got really excited,

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

Và thậm chí hơn thế nữa,

Tôi nghĩ có lẽ tương lai về sự sáng tạo của loài người

but they can function as nonhuman collaborators.

không đến từ những gì nó làm

mà đến từ cách nó hợp tác với ta để cùng nhau sáng tạo.

And even more than that,

Vậy nên, nếu D.O.U.G._1 là khối cơ,,

I thought maybe the future of human creativity

thì D.O.U.G._2 chính là bộ não,

isn't in what it makes

và tôi thích cách nghĩ rằng D.O.U.G._3 là 1 gia đình.

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

Tôi muốn khai phá ý tưởng về quy mô hợp tác giữa người và người máy

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

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

Vì vậy, trong vài tháng qua,

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

Tôi đã làm việc với nhóm của mình để phát triển 20 robot tùy chỉnh

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

chúng làm cùng tôi như một tập thể.

Chúng sẽ làm việc như một nhóm,

và cùng nhau, bọn tôi sẽ hợp tác với cả thành phố New York.

So over the past few months,

I worked with my team to develop 20 custom robots

Tôi được truyền cảm hứng bởi nhà nghiên cứu ở Stanford Fei-Fei Li,

that could work with me as a collective.

Cô đã nói “Nếu ta muốn dạy máy móc cách suy nghĩ

They would work as a group,

trước tiên ta cần dạy chúng cách nhìn. ”

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

Nó khiến tôi ngẫm về cuộc đời mình ở New York thập kỉ trước

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

rằng tôi đã bị theo dõi bởi những camera giám sát khắp thành phố.

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

we need to first teach them how to see."

Và tôi nghĩ rằng sẽ thật thú vị

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

nếu tôi dùng chúng để dạy robot của mình cách nhìn

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

Vì vậy, với dự án này,

tôi đã nghĩ đến ánh mắt của những cỗ máy

And I thought it would be really interesting

và tôi bắt đầu mường tượng về một góc nhìn đa chiều

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

góc nhìn từ một nơi xa.

So with this project,

Chúng tôi đã thu thập video

I thought about the gaze of the machine,

từ nguồn cấp dữ liệu máy ảnh công khai trên internet

and I began to think about vision as multidimensional,

những người đi bộ trên vỉa hè,

as views from somewhere.

xe hơi và taxi trên đường,

We collected video

tất cả các chuyển động của đô thị,

from publicly available camera feeds on the internet

Chúng tôi tạo một thuật toán nhãn quan bằng nguồn dữ liệu này

of people walking on the sidewalks,

dựa trên một kỹ thuật gọi là "dòng quang",

cars and taxis on the road,

để phân tích mật độ tập thể,

all kinds of urban movement.

hướng, độ tĩnh và trạng thái vận tốc của chuyển động đô thị.

We trained a vision algorithm on those feeds

based on a technique called "optical flow,"

Hệ thống trích xuất các trạng thái đó từ nguồn dữ liệu định vị

to analyze the collective density,

qua đó trở thành bộ điều hướng cho robot vẽ lên.

direction, dwell and velocity states of urban movement.

Thay vì hợp tác một-một,

Our system extracted those states from the feeds as positional data

chúng tôi hợp tác theo kiểu số đông với số đông.

and became pads for my robotic units to draw on.

Bằng cách kết hợp góc nhìn của con người và máy móc trong thành phố,

Instead of a collaboration of one-to-one,

chúng tôi đã hồi tưởng rằng 1 bức tranh phong cảnh là như nào.

we made a collaboration of many-to-many.

Xuyên suốt tất cả các thí nghiệm với D.O.U.G.,

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

chưa từng có buổi buỗi diễn thứ 2 nào tương tự như vậy cả

Và thông qua sự hợp tác,

we reimagined what a landscape painting could be.

cả 2 đã tạo ra 1 thứ mà chẳng ai có thể nếu chỉ có 1 mình:

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

chúng tôi khai phá ranh giới sáng tạo của cả 2,

no two performances have ever been the same.

con người và người máy làm việc song hành.

And through collaboration,

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

Tôi nghĩ đây mới chỉ là khởi đầu.

we explore the boundaries of our creativity,

Năm nay, tôi đã ra mắt Scilicet,

human and nonhuman working in parallel.

phòng thí nghiệm mới của tôi hòng khai phá sự hợp tác giữa người với người.

I think this is just the beginning.

Chúng tôi cũng rất để tâm đến các phản hồi

This year, I've launched Scilicet,

giữa cá nhân, người máy và hệ sinh thái.

my new lab exploring human and interhuman collaboration.

Chúng tôi đang kết nối đầu ra của con người và máy móc

We're really interested in the feedback loop

nhằm sử dụng cho sinh trắc học và các loại dữ liệu môi trường khác.

between individual, artificial and ecological systems.

Chúng tôi gọi mời bất cứ ai quan tâm đến tương lai của công việc, hệ thống

We're connecting human and machine output

và hợp tác giữa người với người

to biometrics and other kinds of environmental data.

nhằm cùng chúng tôi khám phá.

Ta đều biết công nghệ không phải là thứ duy nhất làm việc này

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

và rằng tất cả chúng ta đều có một vai trò.

and interhuman collaboration

Chúng tôi tin rằng bằng cách dạy cho máy móc

to explore with us.

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

cách làm công việc truyền thống vốn là của con người

chúng ta có thể khai phá và phát triển các tiêu chí của mình

and that we all have a role to play.

những thứ khả thi thực hiện bởi chính tay con người

We believe that by teaching machines

how to do the work traditionally done by humans,

Và một phần của hành trình đó là chấp nhận sự không hoàn hảo

we can explore and evolve our criteria

và nhận ra sai lầm của cả con người và máy móc,

of what's made possible by the human hand.

qua đó mở rộng tiềm năng của cả hai.

And part of that journey is embracing the imperfections

Hiện tại, tôi vẫn đang theo đuổi việc tìm kiếm vẻ đẹp

and recognizing the fallibility of both human and machine,

trong sự sáng tạo của con người và người máy.

Trong tương lai, tôi không rõ nó sẽ trông như thế nào,

in order to expand the potential of both.

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

nhưng tôi cũng khá tò mò muốn tìm hiểu đấy.

in human and nonhuman creativity.

Cảm ơn mọi người.

(Vỗ tay)

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

but I'm pretty curious to find out.

Thank you.

(Applause)