Ми часто користуємось технологіями
у повсякденному житті.

Дехто покладається на них на роботі.

Довгий час я вважала, що прилади 
та технології, які керують ними —

це ідеальні інструменти для ефективності 
та продуктивності моєї роботи.

Але через розвиток автоматизації 
в багатьох галузях

я почала замислюватися:

якщо машини вже можуть робити те,

що зазвичай роблять люди,

чи знадобляться вміння людей надалі?

Як прагнення до досконалості,
точності та автоматизації

вплине на наші творчі здібності?

У своїй роботі митця та дослідника
я досліджую ШІ та робототехніку для того,

щоб розробити нові прийоми, які
сприятимуть розвитку творчості людини.

Протягом декількох років

в роботі я використовувала техніку,
дані та новітні технології.

Все життя я захоплююсь вивченням

поведінки людей та систем,

а ще плутанини, яка стає
наслідком цієї взаємодії.

Ось так я досліджую межі ШІ і людини

і на їх перетині я розробляю методики,

які виявляють можливість
змішаних чуттів майбутнього.

Я вважаю, що саме тут перетинаються
філософія та технології.

Завдяки цій роботі я дещо зрозуміла.

Я зрозуміла, що прийняття недосконалості

може допомогти нам усвідомити
дещо про самих себе.

А ще я відкрила для себе,
що дослідження мистецтва

може допомогти у розвитку технологій,
які розвивають нас.

Також я побачила,
що поєднання ШІ та робототехніки

з традиційними видами творчості —
образотворчим мистецтвом, як у мене —

допоможе нам глибше зрозуміти

можливості людини і можливості машини.

Пізніше я усвідомила,

що саме співпраця дає можливості для обох

в подальшій взаємодії.

Все почалося з простого
експерименту з технологією,

яка називається "Роботизований пристрій 
для малювання: Перше покоління"

Я називаю його скорочено "ДАҐом".

До того як я створила ДАҐа,

я майже нічого не знала
про конструювання роботів.

Я використала широкодоступні розробки 
роботизованого маніпулятора,

зібрала механізм, завдяки якому
робот буде виявляти мої рухи

та одночасно їх відтворювати.

Умова була простою:

я веду, він повторює.

Я малюю лінію, а він повторює мою лінію.

Ще в 2015 році ми вперше малювали

перед невеликою групою людей у Нью-Йорку.

Презентація була дуже простою —

ні світла, ні звуків, нічого приховувати.

Лише мої спітнілі долоні
та розігріті нові механізми робота.

(Сміх)
Насправді, я планувала дещо інше.

Але сталося дещо цікаве,
чого я зовсім не очікувала.

Ви бачите, примітивний ДАҐ
не ідеально відтворював мою лінію.

Хоча при моделюванні,
яке відображалося на екрані,

все було просто ідеально,

але на практиці все було зовсім по-іншому.

Він буксував і зісковзував,
збивався та спотикався,

і я була змушена реагувати.

Тут немає бездоганності.

Однак, якимось чином помилки
зробили процес ще цікавішим.

Машина відтворювала мою лінію,
але не досконало.

І я була змушена реагувати.

Ми пристосувалися один до одного
в режимі реального часу.

І, споглядаючи за цим, я дещо зрозуміла.

Я побачила, що наші помилки роблять
роботу більш цікавою.

Я усвідомила, що, незважаючи
на недосконалість приладу,

наші недоліки перетворилися
на гарний результат цієї співпраці.

І я була схвильована, адже
це наштовхнуло мене на думку,

що, можливо, принадою у співпраці
людини та машини

є ця спільна схильність до помилок.

Створюючи наступного ДАҐа,

я знала, що хочу заглибитися в цю ідею.

Але замість випадкових ліній, які видає 
робот відповідно до своїх можливостей,

я хотіла створити механізм, який
буде відповідати на мої малюнки

найнесподіванішим чином.

Отже, я використала візуальний алгоритм,
щоб отримати дані

за десятиліття моїх цифрових
та аналогових креслень.

Я тренувала нейронну мережу
на цих малюнках,

щоб отримати лінії, які повторювалися
під час роботи.

Пізніше їх опрацювала програма
та записала назад у механізм.

Я кропітливо збирала якомога більше
малюнків, які тільки могла знайти --

закінчені роботи, недопрацьовані спроби
та просто замальовки --

і встановила їх у систему ШІ.

Оскільки я митець, я створюю малюнки
вже більше 20 років.

Збір усіх малюнків тривав багато місяців,

адже це був важливий етап.

Ось що я скажу про підготовку системи ШІ:

це дійсно важка праця.

Більша частина роботи -- підготовчий етап.

Але під час процесу
я поглибила свої знання

про те, на чому базується структура ШІ.

І я зрозуміла, що треба не лише створити
моделі та класифікації

для нейронної мережі.

А що це, на додачу,
гнучка та піддатлива система,

в якій завжди спостерігається 
вплив людини.

Нам ще далеко до того всемогутнього ШІ,
в який нас переконують вірити.

Отже, я зібрала всі ці малюнки
в нейронну мережу.

І ми зрозуміли те, що раніше
здавалося неможливим.

Мій робот ДАҐ в режимі реального часу 
став інтерактивним відображенням

моєї творчості, якою я займалася
все своє життя.

Хоча дані були особистими, 
результат справді надихав.

І це мене дуже схвилювало,

адже я почала думати: а якщо розглядати
роботів не як допоміжні інструменти,

а вважати, що вони можуть
бути співавторами?

Ба навіть більше,

я подумала, що, можливо, майбутнє
креативності людей

не в тому, що вони роблять,

а яким чином це відбувається
та які нові способи творчості відкриває.

Отже, якщо ДАҐ 1 був силою,

а ДАҐ 2 був мозком,

то ДАҐ 3 -- це сім'я для мене.

Я знала, що хочу глибше дослідити цю ідею
співпраці "людина-машина".

Тож протягом останніх місяців

ми з моєю командою працювали
над розробкою 20 власних роботів,

з якими ми б взаємодіяли колективно.

Вони працюватимуть у групі,

а разом ми будемо співпрацювати
зі всім Нью-Йорком.

Мене дуже надихнуло
дослідження Фей-Фей Лі зі Стенфорду,

яка казала: "Якщо ви хочете навчити
машину, як думати,

спершу треба навчити її, як бачити".

Це наштовхнуло мене на думки
про мої останні 10 років у Нью-Йорку,

і те, як за нами постійно наглядають камери
спостереження по всьому місту.

І я подумала, що буде досить цікаво,

якщо використати їх, щоб навчити
моїх роботів бачити.

Під час цього проекту

я замислилася над зором машини

та почала думати про нього, 
як про багатосторонній інструмент,

як про погляд з різних точок.

Ми зібрали відеодані

з камер, які є у вільному 
доступі в Інтернеті:

люди йдуть по тротуарах,

машини чи таксі їдуть по дорозі,

тобто різні види руху в місті.

Ми створили візуальний алгоритм
із цих зображень,

на основі принципу "оптичний потік",

щоб проаналізувати загальну щільність,

напрям, зупинки та швидкість руху в місті.

Наша система виявила з камер інформацію
про напрям руху, місцезнаходження,

що стало основою для подальших 
малюнків моїх роботів.

Замість роботи один на один,

ми створили колективну співпрацю.

Завдяки комбінації бачення міста 
людиною і машиною,

ми переосмислили те, яким може бути
пейзажний живопис.

Під час усіх моїх дослідів з ДАҐами,

кожен із виступів був абсолютно різним.

І, завдяки співпраці,

ми створили те, що жоден із нас
не зміг би створити окремо:

ми розширили межі нашої креативності,

де людина та машина працюють пліч-о-пліч.

Я думаю, що це лише початок.

Цього року я заснувала "Сілісет",

мою нову лабораторію, яка досліджує
тип співпраці "людина-людина".

Ми глибоко зацікавлені
у зворотньому зв'язку

між індивідуальною, штучною
та екологічними системами.

Ми поєднуємо результати людини та машини

з біометричними та іншими 
екологічними даними.

Ми закликаємо всіх, хто цікавиться
майбутнім праці та систем,

а також міжлюдських взаємозв'язків

досліджувати разом з нами.

Ми вважаємо, що це не лише
робота технологів,

а кожен із нас може зіграти свою роль.

Ми впевнені, що якщо навчити машини,

як робити те, що зазвичай робили люди,

ми зможемо розширити та розвинути
критерії того,

що може створити людська рука.

І частиною цього шляху є 
прийняття недосконалості

та визнання схильності до помилок 
і людини, і машини,

для того, щоб розширити потенціал обох.

У даний час я все ще шукаю красу

в творчості людини та машини.

Я взагалі не уявляю, як це буде виглядати
в майбутньому,

але мені дуже цікаво про це дізнатися.

Дякую.

(Оплески)