Muitos de nós usamos a tecnologia no dia a dia.
E alguns de nós dependem da tecnologia para trabalhar.
Por um tempo,
acreditei que as máquinas e a tecnologia por trás delas
eram ferramentas perfeitas que tornavam meu trabalho mais eficiente e produtivo.
Mas com o surgimento da automação em tantos ramos industriais diferentes,
comecei a pensar: "Se as máquinas estão começando a fazer o trabalho
tradicionalmente feito pelo homem, qual será a parte humana na produção?"
Como nossa busca pela perfeição, precisão e automação
afeta nossa capacidade de sermos criativos?
Em meu trabalho como artista e pesquisadora, exploro IA e robótica
para desenvolver novos processos da criatividade humana.
Durante os últimos anos,
tenho trabalhado com máquinas, dados e tecnologias emergentes.
É parte da minha fascinação
sobre a dinâmica de indivíduos e máquinas
e toda a bagunça envolvida.
É assim que estou explorando onde a IA termina e nós entramos
e onde estou desenvolvendo processos
que investigam potenciais combinações sensoriais do futuro.
Acho que é onde a filosofia e a tecnologia se encontram.
Ao realizar esse trabalho, tenho aprendido algumas coisas:
que aceitar a imperfeição
pode nos ensinar algumas coisas sobre nós mesmos;
que explorar a arte
pode ajudar a aperfeiçoar a tecnologia que nos aperfeiçoa;
e que combinar IA e robótica
com meios criativos tradicionais, artes visuais no meu caso,
pode nos ajudar a pensar mais profundamente
sobre o que é humano e o que é máquina.
E tenho aprendido que a colaboração é a chave para criar espaço para ambos
conforme progredimos.
Tudo começou com uma simples experiência com máquinas,
a "Drawing Operations Unit: Generation 1".
Eu a apelidei de "D.O.U.G.".
Antes de construir o D.O.U.G.,
eu não sabia nada sobre criação de robôs.
Peguei designs de braços robóticos de código aberto
e os juntei a um sistema no qual o robô copiava meus gestos
e os seguia em tempo real.
A premissa era simples:
eu guiaria, e ele seguiria;
eu desenharia uma linha, e ele a imitaria.
Em 2015, estávamos desenhando pela primeira vez
para um pequeno público em Nova York.
O processo era bem simples,
sem luzes, sons, nada escondido.
Somente minhas mãos suando e meu robô esquentando.
Obviamente, não fomos feitos para isso.
Mas algo interessante aconteceu, algo que eu não tinha previsto.
O D.O.U.G., em sua forma original, não copiava minhas linhas perfeitamente.
Apesar de na simulação exibida na tela
ele parecer perfeito,
na prática era outra história.
Ele escorregava, deslizava, pontuava e vacilava,
e eu era forçada a reagir.
Não era perfeito, mesmo assim, de certa forma,
os erros tornaram o trabalho mais interessante.
A máquina interpretava minhas linhas, mas não perfeitamente
e eu era forçada a reagir.
Nos adaptávamos um ao outro simultaneamente
e isso me ensinou algumas coisas.
Nossos erros tornaram o trabalho mais interessante
e descobri que, por meio da imperfeição da máquina,
nossas imperfeições tornaram-se a beleza da interação.
Fiquei muito animada porque me fez perceber
que talvez, parte da beleza de sistemas homem-máquina,
seja o compartilhamento de suas falhas inerentes.
Para a segunda geração do D.O.U.G.,
eu sabia que queria explorar essa ideia.
Mas em vez de ser algo acidental produzido por levar um braço robótico ao seu limite,
queria um sistema que reagisse aos meus desenhos de forma imprevista.
Então usei um algoritmo de visão para coletar informações
de meus desenhos digitais e analógicos produzidos em décadas.
Treinei uma rede neural com esses desenhos
para gerar padrões recorrentes no trabalho
que, então, alimentaram a máquina através de um software.
Coletei meticulosamente todos os desenhos que encontrei,
trabalhos concluídos e incompletos, rascunhos aleatórios
e os identifiquei no sistema de IA.
Como artista, venho desenhando há mais de 20 anos.
Juntar tantos desenhos levou meses;
foi muito complicado.
E o problema de treinar sistemas de IA é que, na verdade, é um trabalho árduo.
Muito trabalho acontece nos bastidores.
Mas trabalhando com isso,
aprendi mais sobre a estrutura da arquitetura de uma IA,
e percebi que não é feita somente de modelos e classificadores
para a rede neural.
É basicamente um sistema maleável e moldável,
no qual o toque humano está sempre presente.
Está longe da onipotente IA na qual nos fizeram acreditar.
Depois de coletar os desenhos para a rede neural,
descobrimos algo que antes era impossível.
Meu robô D.O.U.G. tornou-se um reflexo interativo em tempo real
do trabalho que fiz durante minha vida.
Os dados eram pessoais, mas os resultados, poderosos.
Fiquei bem animada, pois comecei a pensar
que talvez as máquinas não precisassem ser somente ferramentas;
elas podiam funcionar como colaboradores não humanos.
Mais do que isso,
pensei que talvez o futuro da criatividade humana
não estivesse na criação,
mas na exploração de novos métodos da criação.
Então se D.O.U.G._1 era o braço,
e D.O.U.G._2 o cérebro,
então gosto de pensar no D.O.U.G._3 como a família.
Queria explorar a ideia de colaboração entre humano e máquina em escala,
então, durante os últimos meses,
tenho trabalhado com minha equipe para desenvolver 20 robôs
que trabalhariam comigo coletivamente.
Trabalhariam como um grupo,
e juntos, colaboraríamos com toda a cidade de Nova York.
Fui inspirada pela pesquisadora Fei-Fei Li da Stanford, que disse:
"Se queremos ensinar as máquinas a pensar,
precisamos primeiro ensiná-las a enxergar".
Isso me fez pensar na última década que passei em Nova York,
e em como fui observada pelas câmeras de segurança espalhadas pela cidade.
E pensei que seria interessante
se pudesse usá-las para ensinar meus robôs a enxergar.
Então, com esse projeto,
pensei sobre a perspectiva da máquina
e comecei a considerar a visão como multidimensional,
como pontos de vista.
Coletamos vídeos
transmitidos publicamente na internet de pessoas andando nas calçadas,
carros e táxis nas ruas,
todo tipo de movimento urbano.
Com esses dados, treinamos um algoritmo de visão
baseado em uma técnica chamada "fluxo ótico"
para analisar a densidade coletiva,
direção, repouso e velocidade dos movimentos urbanos.
Nosso sistema extraiu esses estados das fontes como dados de posicionamento
e se tornou a base para meus robôs desenharem.
Em vez de uma colaboração um para um,
criamos uma colaboração de muitos para muitos.
Combinando a visão do ser humano e da máquina na cidade,
repensamos o que a pintura de uma paisagem poderia ser.
Em todos os meus experimentos com o D.O.U.G.,
nunca tivemos performances idênticas,
e através da colaboração
criamos algo que nenhum de nós poderia ter feito sozinho:
exploramos os limites de nossa criatividade,
com humano e não humano trabalhando paralelamente.
Acho que estamos só começando.
Este ano inaugurei o Scilicet,
meu novo laboratório, onde exploro a colaboração humana e inter-humana.
Estamos muito interessados no ciclo de feedback
entre sistemas individuais, artificiais e ecológicos,
Estamos conectando a produção de humanos e máquinas
à biometria e a outros tipos de dados ambientais.
Convidamos todos que têm interesse no futuro do trabalho, dos sistemas
e na colaboração inter-humana a explorarem conosco.
Sabemos que não são só tecnólogos que devem fazer esse trabalho
e que todos nós temos um papel a cumprir.
Acreditamos que ao ensinar máquinas
a como fazer o trabalho tradicionalmente feito por humanos,
podemos explorar e expandir nosso critério
do que é possível para a humanidade.
Parte dessa jornada é aceitar as imperfeições
e reconhecer a falibilidade tanto de humanos como de máquinas
para expandir o potencial de ambos.
Atualmente ainda estou buscando a beleza na criatividade humana e não humana.
Não sei como ela será no futuro
mas estou muito curiosa em descobrir.
Obrigada.
(Aplausos)