0:00:00.937,0:00:04.052
Muchos de nosotros aquí usamos[br]la tecnología en nuestro día a día.

0:00:04.052,0:00:07.373
Y algunos confiamos en la tecnología[br]para hacer nuestros trabajos.

0:00:07.397,0:00:11.347
Por un tiempo, pensé en las máquinas[br]y las tecnologías que las impulsan

0:00:11.371,0:00:14.513
como herramientas perfectas que[br]podrían hacer mi trabajo

0:00:14.513,0:00:16.403
más eficiente y productivo

0:00:16.403,0:00:19.657
Pero con el auge de la automatización[br]en tantas industrias diferentes

0:00:19.657,0:00:21.053
me llevó a preguntarme:

0:00:21.077,0:00:23.418
si las máquinas comienzan[br]a hacer el trabajo

0:00:23.418,0:00:25.109
tradicionalmente hecho por humanos,

0:00:25.133,0:00:27.466
¿qué saldrá de la mano humana?

0:00:28.133,0:00:32.226
¿Cómo nuestro deseo de perfección,[br]precisión y automatización

0:00:32.250,0:00:34.252
afecta nuestra habilidad[br]de ser creativos?

0:00:34.553,0:00:38.640
En mi trabajo como artista e[br]investigadora exploro IA y robótica

0:00:38.664,0:00:41.669
para desarrollar nuevos procesos[br]para la creatividad humana.

0:00:42.077,0:00:43.363
Durante los últimos años,

0:00:43.363,0:00:47.763
trabajé junto a máquinas, datos[br]y tecnologías emergentes.

0:00:48.143,0:00:50.004
Es parte de una fascinación de por vida

0:00:50.028,0:00:52.763
por las dinámicas de individuos y sistemas

0:00:52.787,0:00:55.168
y todo el desorden que conlleva.

0:00:55.192,0:01:00.000
Es cómo exploro preguntas[br]sobre dónde comienza y acaba la IA

0:01:00.000,0:01:01.890
y dónde desarrollo procesos

0:01:01.890,0:01:05.016
que investigan posibles mezclas[br]sensoriales del futuro.

0:01:05.675,0:01:08.532
Creo que es dónde se cruzan[br]la filosofía y la tecnología.

0:01:08.992,0:01:11.231
Hacer este trabajo me[br]enseñó un par de cosas.

0:01:11.642,0:01:14.466
Me enseñó cómo aceptar la imperfección

0:01:14.490,0:01:16.979
en realidad puede enseñarnos[br]algo de nosotros mismos.

0:01:17.428,0:01:19.764
Me enseñó que explorar el arte

0:01:19.788,0:01:22.719
puede ayudarnos a moldear[br]la tecnología que nos moldea.

0:01:23.148,0:01:26.409
Y me enseñó que combinando AI y robótica

0:01:26.433,0:01:29.805
con formas tradicionales de[br]creatividad, artes visuales en mi caso,

0:01:29.805,0:01:32.315
puede enseñarnos a pensar[br]un poco más profundamente

0:01:32.315,0:01:35.212
sobre qué es un humano y[br]qué es la máquina.

0:01:35.942,0:01:37.599
Y me ha llevado a entender

0:01:37.599,0:01:40.728
que la colaboración es la clave[br]para crear un espacio para ambos

0:01:40.752,0:01:42.019
a medida que avanzamos.

0:01:42.387,0:01:45.133
Todo comenzó con un simple[br]experimento con máquinas.

0:01:45.157,0:01:47.983
llamado "Drawing Operations[br]Unit: Generation 1"

0:01:48.434,0:01:50.950
Llamé a la máquina D.O.U.G, para abreviar.

0:01:50.974,0:01:52.324
Antes de construir a D.O.U.G

0:01:52.324,0:01:54.689
nos sabía nada sobre construir robots.

0:01:55.220,0:01:58.117
Tomé algunos diseños de brazo[br]robótico de código abierto,

0:01:58.141,0:02:01.482
hackeé un sistema en el que[br]el robot copiaba mis gestos

0:02:01.506,0:02:03.145
y los seguía en tiempo real.

0:02:03.169,0:02:04.617
La premisa era simple:

0:02:04.641,0:02:06.841
Yo dirigiría y él seguiría.

0:02:07.403,0:02:10.339
Yo dibujaría una línea y[br]él imitaría mi línea.

0:02:10.363,0:02:14.061
En 2015 allí estábamos,[br]dibujando por primera vez,

0:02:14.085,0:02:16.704
en frente de una pequeña[br]audiencia en Nueva York.

0:02:16.728,0:02:19.283
El proceso fue bastante austero,

0:02:19.307,0:02:22.794
sin luces, sin sonido, [br]nada para esconderse.

0:02:23.241,0:02:26.636
Solo mis manos sudando y[br]los servomotores del robot calentándose.

0:02:26.950,0:02:29.391
(Ríe) [br]Claramente, no estábamos hechos para esto.

0:02:29.820,0:02:33.053
Pero ocurrió algo interesante,[br]algo que no anticipé.

0:02:33.077,0:02:37.619
Verán, D.O.U.G, en su forma primitiva[br]no seguía mi línea perfectamente

0:02:37.619,0:02:40.297
Mientras que en la simulación[br]que ocurrió en la pantalla

0:02:40.297,0:02:41.617
era perfecto,

0:02:41.641,0:02:44.172
en la realidad física, [br]era una historia diferente.

0:02:44.196,0:02:47.013
Se resbalaba y deslizaba,[br]se interrumpía y vacilaba,

0:02:47.037,0:02:49.105
y yo debía responder.

0:02:49.525,0:02:51.133
No había nada puro al respecto.

0:02:51.133,0:02:54.565
Y aún, de algún modo, los errores[br]hicieron mi trabajo más interesante.

0:02:54.589,0:02:57.343
La máquina interpretaba[br]mi línea, pero no perfectamente.

0:02:57.367,0:02:58.739
Y yo debía responder.

0:02:58.763,0:03:01.472
Nos adaptábamos[br]el uno al otro en tiempo real.

0:03:01.496,0:03:03.433
Y ver esto me enseñó un par de cosas.

0:03:03.457,0:03:08.337
Me enseñó que nuestros errores[br]hacen el trabajo más interesante.

0:03:08.663,0:03:12.912
Y me di cuenta de que, a través[br]de la imperfección de la máquina,

0:03:12.936,0:03:16.774
nuestras imperfecciones se convirtieron[br]en lo que era hermoso de la interacción.

0:03:17.650,0:03:20.737
Y estaba emocionada, [br]porque me llevó a darme cuenta

0:03:20.761,0:03:24.411
de que quizás parte de la belleza de[br]los sistemas humano y máquina

0:03:24.435,0:03:27.173
es su inherente falibilidad compartida.

0:03:27.197,0:03:29.017
Para la segunda generación de D.O.U.G,

0:03:29.041,0:03:31.348
supe que quería explorar esta idea.

0:03:31.372,0:03:33.643
Pero en lugar de un accidente provocado

0:03:33.643,0:03:35.814
al llevar al brazo robótico a su límite,

0:03:35.814,0:03:38.711
quería diseñar un sistema que[br]respondiera a mis dibujos

0:03:38.711,0:03:40.568
de formas que no esperaba.

0:03:40.592,0:03:44.441
Así que usé un algoritmo visual[br]para extraer información visual

0:03:44.441,0:03:47.443
de décadas de mis dibujos[br]digitales y analógicos.

0:03:47.467,0:03:49.522
Entrené una red neuronal con estos dibujos

0:03:49.546,0:03:52.411
para generar patrones[br]recurrentes en el trabajo

0:03:52.435,0:03:55.911
que luego se introdujeron a través[br]de software personalizado a la máquina.

0:03:55.935,0:04:00.321
Recopilé minuciosamente [br]tantos dibujos como pude encontrar,

0:04:00.345,0:04:04.560
trabajos acabados, experimentos[br]sin terminar y bocetos aleatorios,

0:04:04.584,0:04:06.583
y los etiqueté para el sistema IA.

0:04:06.607,0:04:10.291
Y como soy artista, llevo[br]trabajando más de 20 años.

0:04:10.315,0:04:12.339
Recopilar tantos dibujos llevó meses,

0:04:12.363,0:04:13.752
fue un montón.

0:04:13.776,0:04:16.371
Y aquí está la cuestión[br]sobre entrenar sistemas AI:

0:04:16.395,0:04:18.595
en realidad es mucho trabajo duro.

0:04:19.022,0:04:21.213
Hay mucho trabajo detrás de escena.

0:04:21.237,0:04:23.918
Pero al hacer el trabajo,[br]aprendí un poco más

0:04:23.942,0:04:27.363
sobre cómo se construye[br]la arquitectura de un IA.

0:04:27.387,0:04:30.334
Y noté que no solo está hecho [br]de modelos y clasificadores

0:04:30.358,0:04:31.680
para la red neuronal.

0:04:31.704,0:04:35.236
Sino que es un sistema [br]fundamentalmente maleable y moldeable,

0:04:35.260,0:04:38.371
en el que la mano humana[br]siempre está presente.

0:04:38.395,0:04:42.395
Está lejos de la IA omnipotente[br]en la que nos han dicho que creamos.

0:04:42.419,0:04:44.934
Así que recopilé estos dibujos[br]para la red neuronal.

0:04:44.958,0:04:48.757
Y nos dimos cuenta de algo[br]que antes no era posible.

0:04:48.757,0:04:53.026
Mi robot D.O.U.G se convirtió[br]en una reflexión interactiva a tiempo real

0:04:53.026,0:04:55.653
del trabajo que había realizado[br]a lo largo de mi vida.

0:04:55.677,0:04:59.542
Los datos eran personales,[br]pero los resultados fueron poderosos.

0:04:59.566,0:05:01.050
Y me emocioné mucho,

0:05:01.074,0:05:05.656
porque empecé a pensar que quizás[br]las máquinas no son solo herramientas,

0:05:05.680,0:05:09.100
sino que pueden funcionar[br]como colaboradores no humanos.

0:05:09.537,0:05:11.084
Y aún más que eso,

0:05:11.108,0:05:13.537
pensé que tal vez el futuro[br]de la creatividad humana

0:05:13.561,0:05:15.085
no está en lo que hace

0:05:15.109,0:05:18.545
sino cómo se une para[br]explorar nuevas maneras de crear.

0:05:19.101,0:05:21.291
Si D.O.U.G_1 fue el músculo,

0:05:21.315,0:05:23.077
y D.O.U.G_2 fue el cerebro,

0:05:23.101,0:05:26.029
entonces me gustaría pensar[br]en D.O.U.G_3 como la familia.

0:05:26.482,0:05:29.559
Sabía que quería explorar esta idea[br]de colaboración entre humanos

0:05:29.559,0:05:31.299
y no-humanos a escala.

0:05:31.299,0:05:32.672
En los últimos meses,

0:05:32.696,0:05:35.831
trabajé con mi equipo [br]para desarrollar 20 robots personalizados

0:05:35.831,0:05:37.839
que trabajarían conmigo como colectivo.

0:05:37.839,0:05:39.082
Trabajarían como un grupo

0:05:39.082,0:05:42.045
y juntos colaboraríamos [br]con todo Nueva York.

0:05:42.069,0:05:44.853
Me inspiró mucho el investigador[br]de Stanford Fei-Fei Li,

0:05:44.853,0:05:47.668
quien dijo: "Si queremos[br]enseñar a las máquinas a pensar,

0:05:47.668,0:05:49.584
primero debemos enseñarles cómo ver".

0:05:49.584,0:05:52.369
Me hizo pensar en la última década[br]de mi vida en Nueva York

0:05:52.393,0:05:56.256
y cómo nos vigilan todas esas[br]cámaras de seguridad por la ciudad.

0:05:56.256,0:05:58.146
Y pensé que sería realmente interesante

0:05:58.146,0:06:00.895
si pudiera usarlas [br]para enseñar a mis robots a ver.

0:06:00.919,0:06:02.807
Con este proyecto,

0:06:02.831,0:06:04.798
pensé sobre la mirada de la máquina,

0:06:04.822,0:06:08.048
y empecé a pensar sobre[br]la visión multidimensional,

0:06:08.072,0:06:09.672
como vistas de alguna parte.

0:06:10.151,0:06:11.985
Recopilamos videos

0:06:12.009,0:06:15.072
de las cámaras públicas[br]disponibles en internet,

0:06:15.096,0:06:16.786
de gente caminando por las aceras,

0:06:16.810,0:06:18.522
autos y taxis en la carretera,

0:06:18.546,0:06:20.363
todo tipo de movimiento urbano.

0:06:21.188,0:06:23.791
Entrenamos un algoritmo[br]de la visión con esas fuentes

0:06:23.815,0:06:26.101
basado en una técnica[br]llamada "flujo óptico",

0:06:26.125,0:06:28.102
para analizar la densidad colectiva,

0:06:28.126,0:06:31.763
dirección, permanencia y[br]velocidad del movimiento urbano.

0:06:32.178,0:06:36.447
Nuestro sistema extrajo esos estados[br]de las fuentes como datos posicionales

0:06:36.471,0:06:39.844
y se voliveron cuadernos para[br]dibujar para mis unidades robóticas.

0:06:39.868,0:06:42.402
En lugar de una colaboración uno a uno,

0:06:42.426,0:06:45.450
hicimos una colaboración[br]de muchos a muchos.

0:06:45.474,0:06:49.061
Combinando la visión de[br]los humanos y las máquinas en la ciudad,

0:06:49.085,0:06:51.879
reimaginamos lo que podría[br]ser una pintura de un paisaje.

0:06:51.903,0:06:54.091
En todos mis experimentos con D.O.U.G,

0:06:54.091,0:06:56.862
no hay dos actuaciones[br]que hayan sido iguales.

0:06:56.886,0:06:58.268
Y a través de la colaboración

0:06:58.292,0:07:01.156
creamos algo que ninguno[br]podría haber hecho solo

0:07:01.156,0:07:03.791
exploramos los límites[br]de nuestra creatividad,

0:07:03.815,0:07:06.707
humano y no humano[br]trabajando en paralelo.

0:07:07.823,0:07:10.157
Creo que es solo el principio.

0:07:10.569,0:07:12.752
Este año, lancé Scilicet,

0:07:12.776,0:07:17.021
mi nuevo laboratorio explorando[br]la interración humana e interhumana.

0:07:17.283,0:07:19.483
Estamos muy interesados en[br]la retroalimentación

0:07:19.483,0:07:23.713
entre sistemas individuales,[br]artificiales y ecológicos.

0:07:24.276,0:07:26.545
Conectamos la producción[br]humana y máquina

0:07:26.569,0:07:29.553
con datos biométricos y[br]otros tipos de datos ambientales.

0:07:29.577,0:07:33.656
Invitamos a cualquiera interesado[br]en el futuro del trabajo, sistemas

0:07:33.680,0:07:35.275
y colaboración interhumana

0:07:35.299,0:07:36.849
a investigar con nosotros.

0:07:36.873,0:07:40.278
Sabemos que no solo los tecnólogos[br]tienen que hacer este trabajo

0:07:40.302,0:07:42.405
y que todos tenemos un papel[br]que desempeñar.

0:07:42.429,0:07:44.672
Creémos que enseñando a las máquina

0:07:44.696,0:07:47.426
cómo hacer el trabajo[br]tradicionalmente hecho por humanos.

0:07:47.450,0:07:50.403
podemos explorar y[br]desarrollar nuestro criterio

0:07:50.427,0:07:52.870
de lo que ha hecho posible[br]la mano humana.

0:07:52.894,0:07:56.387
Y parte de ese viaje es[br]aceptar las imperfecciones

0:07:56.387,0:08:00.101
y reconocer la falibilidad[br]tanto humana y máquina,

0:08:00.125,0:08:02.530
para expandir el potencial de ambos.

0:08:02.919,0:08:05.220
Hoy sigo buscando la belleza

0:08:05.244,0:08:07.520
en la creatividad humana y no humana.

0:08:07.865,0:08:10.694
En el futuro, no tengo ni idea[br]de cómo será esto,

0:08:11.537,0:08:13.651
pero tengo mucha curiosidad[br]por descubrirlo.

0:08:13.651,0:08:14.850
Gracias.

0:08:14.850,0:08:16.734
(Aplausos)