العديد منا يستخدم التكنولوجيا في حياته اليومية. والبعض يعتمد على التكنولوجيا لإنجاز أعماله، لفترة، فكرت في الآلات والتقنيات التي تقودها كأدوات مثالية والتي يمكنها أن تجعل عملي أكثر كفاءة وإنتاجية.
Many of us here use technology in our day-to-day. And some of us rely on technology to do our jobs. For a while, I thought of machines and the technologies that drive them as perfect tools that could make my work more efficient and more productive.
ولكن مع صعود نجم الأتمتة في العديد من الصناعات المختلفة، قادني هذا الأمر لأتساءل: إذا أصبح بمقدور الآلات أن تقوم بإنجاز الأعمال التي يقوم بها البشر بشكل تقليدي، ما الذي سوف يحصل لليد البشرية؟ كيف سوف تؤثر رغبتنا في المثالية والدقة والأتمتة على قدرتنا على الإبداع؟
But with the rise of automation across so many different industries, it led me to wonder: If machines are starting to be able to do the work traditionally done by humans, what will become of the human hand? How does our desire for perfection, precision and automation affect our ability to be creative?
في عملي كفنانة وباحثة، أدرس الذكاء الصناعي والروبوتات لأطور إجرائيات جديدة للإبداع البشري. خلال السنوات الخمس الماضية، قمت بالعمل بجانب آلات وبيانات وتقنيات مستحدثة. إنّه جزء من افتتان على مدى الحياة بالديناميكيا بين الأشخاص والأنظمة وكل ما يتبع ذلك من فوضى. إنها الطريقة التي اكتشف بها أين ينتهي الذكاء الصناعي ونبدأ نحن حيث أقوم بتطوير العمليات التي بدورها تتحقق من إمكانية حصول الخلطات الحسية مستقبلًا أعتقد أنها حيث تتقاطع الفلسفة والتكنولوجيا.
In my work as an artist and researcher, I explore AI and robotics to develop new processes for human creativity. For the past few years, I've made work alongside machines, data and emerging technologies. It's part of a lifelong fascination about the dynamics of individuals and systems and all the messiness that that entails. It's how I'm exploring questions about where AI ends and we begin and where I'm developing processes that investigate potential sensory mixes of the future. I think it's where philosophy and technology intersect.
إنّ القيام بهذا العمل قد علمني بضعة أشياء. علمني كيف يمكن لتقبل النقصان أن يعلمنا شيئًا عن أنفسنا. لقد علمني أنّ الاستكشاف في الفنون يساعد فعلًا في تحديد شكل التقنيات التي تشكّلنا. وقد علمني هذا أنّ الدمج ما بين الذكاء الصناعي والروبوتات من جهة والأشكال التقليدية للإبداع --الفنون البصرية في حالتي -- يمكنه أن يساعدنا لنفكر بشكل أعمق حول ما هو الإنسان وما هي الآلة. وقد قادني هذا إلى إدراك أنّ التعاون هو المفتاح لإيجاد مساحة للطرفين ونحن نتقدم للأمام.
Doing this work has taught me a few things. It's taught me how embracing imperfection can actually teach us something about ourselves. It's taught me that exploring art can actually help shape the technology that shapes us. And it's taught me that combining AI and robotics with traditional forms of creativity -- visual arts in my case -- can help us think a little bit more deeply about what is human and what is the machine. And it's led me to the realization that collaboration is the key to creating the space for both as we move forward.
بدأ كل الأمر بتجربة بسيطة مع الآلات، تدعى "وحدة عمليات الرسم: الجيل 1." أسميها الآلة "و.ع.ر.ج" قبل أن أبني و.ع.ر.ج لم أكن أعلم شيئًا عن بناء الروبوتات. حصلت على بعض التصاميم مفتوحة المصدر لأذرع روبوت، قمت بتجميع نظام حيث يقوم الروبوت بمطابقة تعابيري ويتبعهم في الزمن الحقيقي. الفكرة كانت بسيطة: كنت أتحرك أولًا، ثم يتبعني. كنت أرسم خطًا، وكان يماثل خطي.
It all started with a simple experiment with machines, called "Drawing Operations Unit: Generation 1." I call the machine "D.O.U.G." for short. Before I built D.O.U.G, I didn't know anything about building robots. I took some open-source robotic arm designs, I hacked together a system where the robot would match my gestures and follow [them] in real time. The premise was simple: I would lead, and it would follow. I would draw a line, and it would mimic my line.
فبالعودة إلى 2015، كنا نرسم للمرة الأولى، أمام جمهور صغير في نيويورك. كانت العملية بسيطة جدًا لا أضواء، لا أصوات، لا شيء لنختبئ خلفه. فقط راحة يدي المتعرقة ومتحكم الروبوت الجديد يزداد حرارة. (تضحك) إنّه من الواضح أننا لم نبني للقيام بهذا. ولكن شيئًا مثيرًا للاهتمام حصل، شيئًا لم أكن أتوقعه.
So back in 2015, there we were, drawing for the first time, in front of a small audience in New York City. The process was pretty sparse -- no lights, no sounds, nothing to hide behind. Just my palms sweating and the robot's new servos heating up. (Laughs) Clearly, we were not built for this. But something interesting happened, something I didn't anticipate.
حيث أنّ و.ع.ر.ج، في حالته البدائية، لم يكن يقلد خطّي بشكل مثالي. أثناء المحاكاة البرمجية حصل الأمر على الشاشة كان تقليده مثاليًا، أما في الواقع الفيزيائي كانت قصة أخرى تمامًا. كان ينزلق ويخطئ ويتعثر، وكنت مضطرة إلى الاستجابة. لم يكن هناك أي شيء مثالي في الموضوع. ولكن بشكل ما، الأخطاء جعلت العمل أكثر إثارة للاهتمام. الآلة كانت تفسر خطي بشكل غير مثالي. وكنت مضطرة للاستجابة. كنا نتأقلم على بعضنا في الزمن الحقيقي.
See, D.O.U.G., in its primitive form, wasn't tracking my line perfectly. While in the simulation that happened onscreen it was pixel-perfect, in physical reality, it was a different story. It would slip and slide and punctuate and falter, and I would be forced to respond. There was nothing pristine about it. And yet, somehow, the mistakes made the work more interesting. The machine was interpreting my line but not perfectly. And I was forced to respond. We were adapting to each other in real time.
ورؤية ذلك علمتني بضعة أشياء. كيف أنّ أخطاءنا جعلت العمل أكثر إثارة للاهتمام. ولقد أدركت من خلال أخطاء الآلة، أنّ أخطاءنا أصبحت ما يضفي الجمال على تفاعلنا. ولقد كنت متحمسة، لأن ذلك قادني إلى الإدراك أنّ جزءًا من الجمال في الأنظمة الآلية والبشرية هو الحتمية المتأصلة لحصول الأخطاء. بالنسبة للجيل الثاني من و.ع.ر.ج علمت أني أردت تقصّي هذه الفكرة. لكن بدلًا من التسبب بها بحادث سببه دفعي للذراع الآلية إلى حدودها، أردت تصميم نظام يتجاوب مع رسومي في طرق لم أكن أتوقعها.
And seeing this taught me a few things. It showed me that our mistakes actually made the work more interesting. And I realized that, you know, through the imperfection of the machine, our imperfections became what was beautiful about the interaction. And I was excited, because it led me to the realization that maybe part of the beauty of human and machine systems is their shared inherent fallibility. For the second generation of D.O.U.G., I knew I wanted to explore this idea. But instead of an accident produced by pushing a robotic arm to its limits, I wanted to design a system that would respond to my drawings in ways that I didn't expect.
لذا استخدمت خوارزمية بصرية لاستخراج المعلومات البصرية من عقود من رسومي الرقمية والتناظرية. ولقد دربت شبكة عصبونية على هذه الرسوم من أجل توليد أنماط متكررة في العمل والتي تم إدخالها من خلال برنامج خاص إلى الآلة. جمعت بدقة كل ما يمكنني إيجاده من رسوم أعمالًا منتهية وتجارب غير منتهية ورسومات عشوائية وأرفدتهم لنظام الذكاء الصنعي. وكوني فنانة، فإن لي أكثر من 20 سنة وأنا أصنع الأعمال الفنية. جمع كل تلك الرسومات أخذ أشهرًا، لقد كان مهمة بحالها.
So, I used a visual algorithm to extract visual information from decades of my digital and analog drawings. I trained a neural net on these drawings in order to generate recurring patterns in the work that were then fed through custom software back into the machine. I painstakingly collected as many of my drawings as I could find -- finished works, unfinished experiments and random sketches -- and tagged them for the AI system. And since I'm an artist, I've been making work for over 20 years. Collecting that many drawings took months, it was a whole thing.
وأما بالنسبة لتدريب أنظمة الذكاء الصنعي إنّ الأمر يتطلب عملًا شاقًا. الكثير من العمل يحدث خلف الكواليس. لكن بقيامي بالعمل أدركت المزيد عن عن كيفية تكوين معمارية أنظمة الذكاء الصنعي. وأدركت أنها ليست مصنوعة فقط من نماذج ومصنِفات من أجل الشبكة العصبونية. بل هي في الجوهر أنظمة مرنة ويمكن تحديد شكلها، حيث أثر اليد البشرية دائمًا حاضرة. إنّه بعيد عن نظام الذكاء الصنعي الشمولي الذي قيل لنا أن نؤمن به.
And here's the thing about training AI systems: it's actually a lot of hard work. A lot of work goes on behind the scenes. But in doing the work, I realized a little bit more about how the architecture of an AI is constructed. And I realized it's not just made of models and classifiers for the neural network. But it's a fundamentally malleable and shapable system, one in which the human hand is always present. It's far from the omnipotent AI we've been told to believe in.
لذا جمعت تلك الرسومات من أجل الشبكة العصبونية. وقد أدركنا شيئًا لم يكن سابقًا ممكن. روبوتي و.ع.ر.ج أصبح انعكاسًا تفاعليًا في الزمن الحقيقي للأعمال الفنية التي أنجزتها طيلة حياتي. البيانات كانت شخصية، ولكن النتائج كانت مؤثرة. ولقد تحمست كثيرًا، لأنني بدأت أفكر أن الآلات لا تحتاج لأن تكون مجرد أدوات، بل يمكن أن تعمل كمتعاونين غير بشريين. بل أكثر من ذلك حتى، فكرت أنّه لربما مستقبل الإبداع البشري ليس بما ينتجه بل بتعاونه لاكتشاف طرق جديدة للإبداع.
So I collected these drawings for the neural net. And we realized something that wasn't previously possible. My robot D.O.U.G. became a real-time interactive reflection of the work I'd done through the course of my life. The data was personal, but the results were powerful. And I got really excited, because I started thinking maybe machines don't need to be just tools, but they can function as nonhuman collaborators. And even more than that, I thought maybe the future of human creativity isn't in what it makes but how it comes together to explore new ways of making.
إذًا و.ع.ر.ج-1 كان العضلات، و و.ع.ر.ج-2 كان العقل، ولذلك أحب أن أفكر في و.ع.ر.ج-3 كالعائلة. علمت أني أريد استكشاف فكرة التعاون البشري وغير البشري على نطاق واسع. لذلك خلال الأشهر الماضية، عملت مع فريقي لتطوير 20 روبوت مصمم بشكل خاص بحيث يستطيعون العمل معي بشكل جماعي. يستطيعون العمل كمجموعة، ومعًا نستطيع التعاون مع مدينة نيويورك بكاملها.
So if D.O.U.G._1 was the muscle, and D.O.U.G._2 was the brain, then I like to think of D.O.U.G._3 as the family. I knew I wanted to explore this idea of human-nonhuman collaboration at scale. So over the past few months, I worked with my team to develop 20 custom robots that could work with me as a collective. They would work as a group, and together, we would collaborate with all of New York City.
لقد ألهمني عمل الباحث في جامعة ستانفورد في-في لي، والذي قال: "إذا أردنا تعليم الآلات كيف تفكر، يجب علينا أن نعلمهم أولًا كيف يرون." لقد جعلني أفكر في العقد الأخير من حياتي في مدينة نيويورك، وكيف كانت كاميرات المراقبة تشاهدني عن كثب في أنحاء المدينة. وفكرت في أنّه سيكون من المثير إذا كان بمقدورنا استخدامهم لتعليم روبوتاتي الرؤية. وبهذا المشروع، فكرت في رؤية الآلات، وبدأت في التفكير في الرؤية بشكل متعدد الأبعاد، كمشاهدات من مكان ما. جمعنا فيديوهات من تسجيلات الكاميرات المتاحة للعامة على الانترنيت لأشخاص يمشون على الأرصفة، عربات وسيارات أجرة على الطريق، كل أشكال الحركة في المدينة. قمنا بتدريب خوارزمية بصرية على هذه المدخلات بناءً على تقنية تدعى "التدفق البصري" لتحليل الكثافة الجماعية، والاتجاهات وحالات السكون والسرعة في الحركة المدنية. نظامنا استخرج هذه الحالات من مدخلات بيانات الموقع وأصبحت رقعة لروبوتاتي لترسم عليها. بدلًا من تعاون واحد-لواحد، قمنا بالتعاون بشكل العديد-مع-العديد. وبدمجنا النظر لكل من البشر والآلات في المدينة، لقد أعدنا تخيل كيف يمكن أن يكون رسم المناظر الطبيعية.
I was really inspired by Stanford researcher Fei-Fei Li, who said, "if we want to teach machines how to think, we need to first teach them how to see." It made me think of the past decade of my life in New York, and how I'd been all watched over by these surveillance cameras around the city. And I thought it would be really interesting if I could use them to teach my robots to see. So with this project, I thought about the gaze of the machine, and I began to think about vision as multidimensional, as views from somewhere. We collected video from publicly available camera feeds on the internet of people walking on the sidewalks, cars and taxis on the road, all kinds of urban movement. We trained a vision algorithm on those feeds based on a technique called "optical flow," to analyze the collective density, direction, dwell and velocity states of urban movement. Our system extracted those states from the feeds as positional data and became pads for my robotic units to draw on. Instead of a collaboration of one-to-one, we made a collaboration of many-to-many. By combining the vision of human and machine in the city, we reimagined what a landscape painting could be.
من خلال كل تجاربي مع و.ع.ر.ج لم نجد أدائين متماثلين أبدًا. ومن خلال التعاون، نصنع شيئا لم يكن أي منّا ليصنعه لوحده. نحن نتقصّى الحدود لإبداعنا، بشر وغير بشر يعملون على التوازي.
Throughout all of my experiments with D.O.U.G., no two performances have ever been the same. And through collaboration, we create something that neither of us could have done alone: we explore the boundaries of our creativity, human and nonhuman working in parallel.
أعتقد أن هذه فقط البداية. هذا العام، أطلقت "سيليسيت" مختبري الجديد لاستكشاف التعاون البشري. نحن حقًا مهتمون في حلقة التغذية الراجعة بين الأنظمة المفردة الصنعية والبيولوجية. نحن نربط مابين خرج البشر والآلة عبر قياسات حيوية وأنواع أخرى من البيانات المحيطية. نحن ندعو أي أحد لديه اهتمام في مستقبل العمل والتعاون ما بين الأنظمة والبشر ليستكشف معنا. نحن نعلم أن هذا العمل ليس حكرًا على التكنولوجيين فقط وأن لكل منا دور ليؤديه.
I think this is just the beginning. This year, I've launched Scilicet, my new lab exploring human and interhuman collaboration. We're really interested in the feedback loop between individual, artificial and ecological systems. We're connecting human and machine output to biometrics and other kinds of environmental data. We're inviting anyone who's interested in the future of work, systems and interhuman collaboration to explore with us. We know it's not just technologists that have to do this work and that we all have a role to play.
نحن نؤمن أنه بتعليم الآلات كيفية القيام بالأعمال التي تخص البشر بشكل تقليدي، نستطيع استكشاف وتطوير معايرنا عما يمكن لليد البشرية إنجازه. وجزء من الرحلة هو تقبل الأخطاء والاعتراف بقابلية الخطأ لكل من البشر والآلة، من أجل توسيع أفق الطرفين.
We believe that by teaching machines how to do the work traditionally done by humans, we can explore and evolve our criteria of what's made possible by the human hand. And part of that journey is embracing the imperfections and recognizing the fallibility of both human and machine, in order to expand the potential of both.
اليوم، مازلت أسعى لإيجاد الجمال في الإبداع البشري والغير بشري. لا أدري كيف سوف يبدو ذلك في المستقبل، ولكن لدي فضول كبير لمعرفة ذلك.
Today, I'm still in pursuit of finding the beauty in human and nonhuman creativity. In the future, I have no idea what that will look like, but I'm pretty curious to find out.
شكرًا لكم.
Thank you.
(تصفيق)
(Applause)