Ecco perché disegno con i robot

Cosa succede quando umani e robot creano arte insieme? In questo formidabile talk, l'artista Sougwen Chung ci racconta come ha "insegnato" il suo stile artistico a una macchina - e condivide i risultati della loro collaborazione dopo aver fatto una scoperta inaspettata: anche i robot commettono errori. "Parte della bellezza degli umani e delle macchine è la loro congenita e comune fallibilità", dice.

Molti di noi usano la tecnologia
tutti i giorni.

Alcuni si servono della tecnologia
per svolgere il proprio lavoro.

Per un po' ho creduto che le macchine
e la tecnologia che le comanda

fossero strumenti perfetti,

capaci di rendere il mio lavoro
più efficiente e produttivo.

Ma la crescita dell'automazione
in molti campi dell'industria

ha portato a chiedermi:

se le macchine cominciano
a svolgere lavori

storicamente svolti dagli umani,

cosa ne sarà dell'impronta dell'uomo?

In che modo il nostro desiderio
di perfezione, precisione e automazione

influenza la nostra capacità creativa?

Nel mio lavoro di artista e ricercatrice,
esploro l'IA e la robotica

per sviluppare nuovi processi
della creatività umana.

Negli ultimi anni

ho lavorato con macchine,
dati e nuove tecnologie.

Fa parte dell'eterno fascino

per le dinamiche tra individui e sistemi

e tutta la confusione che comportano.

Indago su quesiti tipo
dove finisce l'IA e dove iniziamo noi

e sviluppo processi che indagano
il potenziale mix sensoriale del futuro.

Credo che sia il punto dove
filosofia e tecnologia si intersecano.

Fare questo lavoro
mi ha insegnato un po' di cose.

Mi ha insegnato
che accettare le imperfezioni

può farci capire qualcosa di noi stessi.

Mi ha insegnato che esplorare l'arte

può davvero modellare
la tecnologia che ci modella.

Mi ha insegnato
che mescolare IA e robotica

con le forme tradizionali di creatività -
nel mio caso le arti visive -

può aiutarci a fare pensieri più profondi

su ciò che è umano
e ciò che è macchina.

E mi ha portato a capire

che la collaborazione è la chiave
per creare uno spazio comune

mentre progrediamo.

Tutto è iniziato con un semplice
esperimento con macchine

chiamato "Drawing Operations
Unit: Generation 1".

Il diminutivo che ho dato
alla macchina è D.O.U.G.

Prima di costruire D.O.U.G.

non sapevo nulla di come
si costruissero i robot.

Ho preso alcuni progetti open source
di braccia robotiche

e ho creato un sistema per cui
il robot avrebbe mimato i miei gesti

ripetendoli in tempo reale.

La premessa era semplice:

io avrei fatto da guida,
lui mi avrebbe seguita.

Avrei disegnato una linea
e lui avrebbe imitato la mia linea.

Tornando al 2015 eccoci a disegnare
per la prima volta

di fronte a un piccolo pubblico
a New York City.

Il processo era un po' spoglio -

niente luci, niente musica,
nulla dietro a cui nascondersi.

Solo le mie mani sudate
e il servomotore del robot che si scalda.

(Risate) Chiaramente
non eravamo progettati per quello.

Ma è accaduto qualcosa di interessante,
che non avevo previsto.

D.O.U.G. nella sua forma primitiva,

non stava ricalcando perfettamente
il mio tratto.

Mentre la simulazione
proiettata sullo schermo

era perfetta al pixel,

nella realtà fisica,
era tutt'altra storia.

Scivolava e slittava,
si interrompeva e vacillava

e io ero costretta a rispondere.

Non era affatto preciso.

Eppure, gli errori rendevano
il lavoro più interessante.

La macchina stava interpretando
il mio tratto, non alla perfezione

e io dovevo rispondere.

Ci stavamo adattando
l'una all'altra in tempo reale.

Questo mi ha fatto capire
alcune cose.

Mi ha dimostrato che i nostri errori
rendono il lavoro più interessante.

E ho capito come,
attraverso l'imperfezione della macchina,

le nostre imperfezioni diventano
la parte meravigliosa dell'interazione.

Ero emozionata
perché mi ha fatto capire

che forse una parte della bellezza
dei sistemi umani e robotici

è che condividono
una congenita fallibilità.

Per la seconda generazione di D.O.U.G.

sapevo che volevo
approfondire questa idea.

Ma invece di un incidente causato

dallo spingere
il braccio robotico al limite,

volevo progettare un sistema
che rispondesse al mio disegno

in un modo inaspettato.

Quindi ho usato un algoritmo visuale
per estrarre informazioni visuali

da decenni di disegni
digitali e non, fatti da me.

Ho addestrato una rete neurale
con i disegni

per generare schemi
ricorrenti nel lavoro

poi inseriti nella macchina
tramite un software.

Ho scrupolosamente raccolto
il maggior numero di miei disegni

opere ultimate,
esperimenti incompiuti e bozzetti,

tutti etichettati per il sistema di IA.

E dato che sono un'artista,
ho lavorato per più di vent'anni.

Mesi a raccogliere
così tanti disegni,

è stato complicato.

Ed ecco come stanno le cose
sull'allenare sistemi IA:

si tratta di un sacco di duro lavoro.

E molto del lavoro resta dietro le quinte.

Ma lavorando, ho compreso meglio

com'è composta l'architettura di un'IA.

Ho capito che non è fatta
solo di modelli e classificatori

per la rete neurale.

Ma è un sistema fondamentalmente
malleabile e modellabile

in cui la mano dell'uomo
è sempre presente.

Non c'entra nulla con l'IA onnipotente
che ci hanno sempre prospettato.

Ho raccolto questi disegni
per la rete neurale.

E abbiamo capito qualcosa
che prima era impossibile capire.

Il mio robot D.O.U.G. era diventato
il riflesso interattivo in tempo reale

del lavoro che avevo svolto
nel corso della mia vita.

I dati erano personali,
ma il risultato era potente.

Ero molto emozionata,

perché ho iniziato a pensare che forse

le macchine non devono essere
solo strumenti

ma possono avere la funzione
di collaboratori non umani.

E anche di più,

forse il futuro della creatività umana

non sta nel creare,

ma nell'esplorare insieme
nuovi modi di creare.

Quindi se D.O.U.G._1 era il muscolo,

e D.O.U.G._2 era il cervello,

allora mi piace pensare
a D.O.U.G._3 come a una famiglia.

Volevo approfondire il concetto

di collaborazione umana
e non-umana su larga scala.

Quindi negli ultimi mesi

ho lavorato con la mia squadra
per sviluppare 20 robot personalizzati

in grado di lavorare tutti con me.

Lavorando come un gruppo,

insieme collaboriamo
con tutta New York City.

Mi sono ispirata a Fei-Fei Li,
ricercatrice a Stanford,

che diceva: "Se vuoi insegnare
alle macchine a pensare,

bisogna prima insegnar loro
a vedere".

Mi ha fatto ripensare agli ultimi
anni della mia vita a New York,

a come ero sorvegliata dalle telecamere
di sorveglianza sparse per la città.

Ho pensato sarebbe stato
davvero interessante

usarle per insegnare
ai miei robot a vedere.

Con questo progetto

ho riflettuto sullo sguardo della macchina

e ho iniziato a pensare ad una visione
multidimensionale

visioni da luoghi.

Abbiamo raccolto video

da quelli delle telecamere
disponibili online

di gente che cammina
sui marciapiedi,

macchine e taxi per strada,

tutti i tipi di movimenti urbani.

Abbiamo addestrato
un algoritmo visivo con quei video,

basandoci su una tecnica
chiamata "flusso ottico",

per analizzare la densità collettiva,

la direzione, il fulcro e la velocità
dei movimenti urbani.

Il nostro sistema li ha estratti
come dati di posizione

e li ha resi la base dei disegni
delle mie unità robotiche.

Invece di una collaborazione uno a uno,

abbiamo creato una collaborazione
di molti con molti.

Unendo la visione degli umani
e della macchina,

abbiamo reinventato
il modo di dipingere un paesaggio.

Contando tutti i miei sperimenti
con D.O.U.G.

non ci sono due performance uguali.

Attraverso la collaborazione,

creiamo insieme qualcosa
che è impossibile creare da soli:

esploriamo i confini
della nostra creatività,

umani e non-umani
che lavorano in parallelo.

Penso sia soltanto l'inizio.

Quest'anno ho lanciato Scilicet,

il mio nuovo laboratorio che indaga
la collaborazione umana e interumana.

Siamo davvero interessati
alla controreazione

di sistemi individuali,
artificiali ed ecologici.

Colleghiamo dati di umani e macchine

a dati biometrici
e ad altri tipo di dati ambientali.

Invitiamo chiunque sia interessato
al futuro del lavoro, sistemi

e collaborazione interumana

a esplorare insieme a noi.

Sappiamo che non solo i tecnologi
a dover fare questo lavoro

e che ognuno di noi ha un ruolo.

Crediamo che insegnando alle macchine

come svolgere lavori
storicamente svolti da uomini

potremo esplorare
e far progredire i nostri criteri

di ciò che è reso possibile
per mano dell'uomo.

Parte di questo viaggio
è accettare le imperfezioni

riconoscere la fallibilità
degli uomini e delle macchine

per aumentare il potenziale di entrambi.

Oggi sono ancora alla ricerca
della bellezza

nella creatività umana e non-umana.

In futuro, non ho idea di come sarà

ma sono davvero curiosa di scoprirlo.

Grazie.

(Applausi)