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.
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 là công cụ hoàn hảo giúp tôi tăng cả năng suất lẫn hiệu suất công việc.
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?
Nhưng cùng với sự phát triển của sự tự động hóa ở nhiều ngành công nghiệp, khiến tôi bỗng có 1 câu hỏi: Nếu máy móc đang dần có khả năng làm mọi việc mà trước đây được làm bởi con người, thế thì tay của con người sẽ dùng để làm gì? Cái khao khát về sự hoàn hảo, chính xác và tự động hóa tác động như nào đến sức sáng tạo của ta?
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.
Với vai trò là họa sĩ và nhà nghiên cứu, tôi tìm hiểu về AI và robot để phát triển các phương pháp mới cho sự sáng tạo của con người Trong suốt những năm qua, tôi đã làm việc với máy móc, dữ liệu và cả các công nghệ mới nổi, Bởi đó là một phần của đam mê mãnh liệt về động lực học của cá thể và hệ thống 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 và đâu là nơi mà mọi thứ đang tiến triển để tìm ra những hỗn hợp cảm biến tiềm năng của tương lai. Tôi nghĩ đó chính là nơi giao thoa giữa triết học và công nghệ.
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.
Tôi học được vài điều khi nghiên cứu về đề tài này đó là cách ta chấp nhận điều không hoàn hảo sẽ nói lên nhiều điều về bản thân chúng ta Rằng việc tìm hiểu về nghệ thuật thực sự có thể giúp tạo mẫu cho thứ công nghệ định hình chúng ta. Nó dạy tôi rằng việc kết hợp AI và công nghệ robot với hình thức sáng tạo truyền thống -- với tôi đó là nghệ thuật thị giác có thể giúp ta suy nghĩ sâu xa hơn về bản chất thật sự của con người và máy móc Và nó khiến tôi nhận ra rằng sự hợp tác đó chính là chìa khóa cho việc tạo nên không gian để cả 2 cùng tiến lên.
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.
Bắt đầu với một thí nghiệm đơn giản với máy móc có tên “Các thao tác Vẽ Cơ bản: Thế hệ 1” Gọi tắt là "D.O.UG." Trước lúc tôi lập trình D.O.U.G tôi không biết gì về lập trình robot. Tôi đã lấy vài thiết kế tay robot mã nguồn mở, Tôi đồng thời lập trình 1 hệ thống để robot có thể cử động ăn khớp và bắt chước tôi trong thế giới thực. Tiền đề rất đơn giản: Tôi thao tác và nó sẽ làm theo. Tôi vẽ một đoạn thẳng thì nó sẽ bắt chước như tôi.
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.
Năm 2005, khi chúng tôi thực hiện vẽ lần đầu tiên, trước một nhóm nhỏ khán giả ở thành phố New York. Màn biểu diễn cũng chẳng mấy hào nhoáng cho lắm. Không đèn chiếu, không âm thanh, không có hậu trường gì cả. Chỉ có bàn tay đầy mồ hôi của tôi và động cơ servos mới của robot khởi động. (Cười) Rõ ràng là chúng tôi không phải dân biểu diễn. Nhưng rồi có một điều thú vị xảy ra, điều mà tôi không hề tính đến.
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.
D.O.U.G phiên bản đầu tiên, không kẻ đường tốt cho lắm. Trong khi đó mô phỏng thể hiện trên màn hình cho thấy nó đã vẽ khớp đến từng pixel. còn ở ngoài đời, đó lại là câu chuyện khác Nét bút của nó chệch choạc, lựng khựng và do đó tôi cũng phải phối hợp theo. Điều này cũng không có gì lạ. Tuy vậy, điểm sai này lại khiến cho việc vẽ trở nên thú vị hơn. Cỗ máy bắt chước theo tôi nhưng không được hoàn hào Và khiến tôi phải tự mình ra tay. Chúng tôi đã đồng bộ với nhau ngoài đời thực,
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.
Và điều này đã dạy tôi một vài điều. Nó cho tôi thấy rằng sai lầm của cả 2 thực sự làm cho công việc thú vị hơn Và tôi nhận ra rằng, bạn biết đấy, thông qua sự không hoàn hảo của máy móc, sự không hoàn hảo của chúng tôi đã trở thành nét đẹp của sự tương tác Và tôi đã rất phấn khích, bởi điều đó khiến tôi nhận ra rằng có lẽ phần nào nét đẹp của con người và máy móc là sự chia sẻ sai lầm vốn có này. Với thế hệ thứ 2 của D.O.U.G 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, Tôi muốn kiến thiết một hệ thống đáp ứng được bản vẽ của mình theo những cách mà tôi không mong đợi.
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.
Vì vậy, tôi đã sử dụng một thuật toán trực quan để trích xuất thông tin hình ảnh từ hàng thập kĩ vẽ kĩ thuật số và analog của mình, Tôi tạo một mạng lưới thần kinh trên các bản vẽ này để xây dựng mẫu hình lặp lại cho tác phẩm sau đó được nạp vào phần mềm tùy chỉnh trong máy. Tôi cứ thế thu thập càng nhiều bản vẽ của tôi càng tốt bản hoàn thành, bản dang dở và bản phác thảo ngẫu nhiên -- và gắn thẻ chúng cho hệ thống AI. Kể từ lúc bắt đầu tới nay, tôi đã làm họa sĩ được 20 năm. Thu thập ngần ấy bản vẽ mất nhiều tháng, đó là cả một quá trình dài.
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.
Và vấn đề của việc huấn luyện hệ thống AI đó là: Nó thực sự là một công việc khó khăn. Rất nhiều công tác diễn ra sau hậu trường. Nhưng nhờ làm việc, tôi đã tiếp tục nhận ra vài thứ về cách mà kiến trúc của một AI được xây dựng. Và tôi nhận ra nó không đơn thuần chỉ là tạo mô hình và phân loại cho mạng lưới thần kinh. Mà nó là 1 hệ thống uốn lượng và dễ định hình mà trong đó sự can thiệp của con người luôn hiện hữu. Nó chưa tới mức như 1 con AI toàn năng mà chúng ta đều tin tưởng.
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.
Nên tôi đã thu thập các bản vẽ ấy cho mạng lưới thần kinh. Và chúng tôi nhận ra một điều mà trước đây gần như không thể. Robot D.O.U.G. của tôi đã trở thành một phản ánh tương tác thời gian thực 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 Và tôi đã thực sự phấn khích, bởi tôi bắt đầu nghĩ có lẽ máy móc không đơn thuần chỉ là công cụ, mà chúng còn có thể vận hành dưới tư cách 1 người cộng sự của con người. Và thậm chí hơn thế nữa, Tôi nghĩ có lẽ tương lai về sự sáng tạo của loài người không đến từ những gì nó làm mà đến từ cách nó hợp tác với ta để cùng nhau sáng tạo.
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.
Vậy nên, nếu D.O.U.G._1 là khối cơ,, thì D.O.U.G._2 chính là bộ não, và tôi thích cách nghĩ rằng D.O.U.G._3 là 1 gia đình. Tôi muốn khai phá ý tưởng về quy mô hợp tác giữa người và người máy Vì vậy, trong vài tháng qua, Tôi đã làm việc với nhóm của mình để phát triển 20 robot tùy chỉnh 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.
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.
Tôi được truyền cảm hứng bởi nhà nghiên cứu ở Stanford Fei-Fei Li, Cô đã nói “Nếu ta muốn dạy máy móc cách suy nghĩ trước tiên ta cần dạy chúng cách nhìn. ” Nó khiến tôi ngẫm về cuộc đời mình ở New York thập kỉ trước rằng tôi đã bị theo dõi bởi những camera giám sát khắp thành phố. Và tôi nghĩ rằng sẽ thật thú vị nếu tôi dùng chúng để dạy robot của mình cách nhìn Vì vậy, với dự án này, tôi đã nghĩ đến ánh mắt của những cỗ máy và tôi bắt đầu mường tượng về một góc nhìn đa chiều góc nhìn từ một nơi xa. Chúng tôi đã thu thập video từ nguồn cấp dữ liệu máy ảnh công khai trên internet những người đi bộ trên vỉa hè, xe hơi và taxi trên đường, tất cả các chuyển động của đô thị, Chúng tôi tạo một thuật toán nhãn quan bằng nguồn dữ liệu này dựa trên một kỹ thuật gọi là "dòng quang", để phân tích mật độ tập thể, hướng, độ tĩnh và trạng thái vận tốc của chuyển động đô thị. Hệ thống trích xuất các trạng thái đó từ nguồn dữ liệu định vị qua đó trở thành bộ điều hướng cho robot vẽ lên. Thay vì hợp tác một-một, chúng tôi hợp tác theo kiểu số đông với số đông. Bằng cách kết hợp góc nhìn của con người và máy móc trong thành phố, chúng tôi đã hồi tưởng rằng 1 bức tranh phong cảnh là như nào.
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.
Xuyên suốt tất cả các thí nghiệm với D.O.U.G., chưa từng có buổi buỗi diễn thứ 2 nào tương tự như vậy cả Và thông qua sự hợp tác, cả 2 đã tạo ra 1 thứ mà chẳng ai có thể nếu chỉ có 1 mình: chúng tôi khai phá ranh giới sáng tạo của cả 2, con người và người máy làm việc song hành.
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.
Tôi nghĩ đây mới chỉ là khởi đầu. Năm nay, tôi đã ra mắt Scilicet, phòng thí nghiệm mới của tôi hòng khai phá sự hợp tác giữa người với người. Chúng tôi cũng rất để tâm đến các phản hồi giữa cá nhân, người máy và hệ sinh thái. Chúng tôi đang kết nối đầu ra của con người và máy móc nhằm sử dụng cho sinh trắc học và các loại dữ liệu môi trường khác. Chúng tôi gọi mời bất cứ ai quan tâm đến tương lai của công việc, hệ thống và hợp tác giữa người với người nhằm cùng chúng tôi khám phá. Ta đều biết công nghệ không phải là thứ duy nhất làm việc này và rằng tất cả chúng ta đều có một vai trò.
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.
Chúng tôi tin rằng bằng cách dạy cho máy móc 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 những thứ khả thi thực hiện bởi chính tay con người Và một phần của hành trình đó là chấp nhận sự không hoàn hảo và nhận ra sai lầm của cả con người và máy móc, qua đó mở rộng tiềm năng của cả hai.
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.
Hiện tại, tôi vẫn đang theo đuổi việc tìm kiếm vẻ đẹp trong sự sáng tạo của con người và người máy. Trong tương lai, tôi không rõ nó sẽ trông như thế nào, nhưng tôi cũng khá tò mò muốn tìm hiểu đấy.
Thank you.
Cảm ơn mọi người.
(Applause)
(Vỗ tay)