Porque é que desenho com robôs

O que acontece quando seres humanos e robôs fazem arte juntos? Nesta palestra inspiradora, a artista Sougwen Chung mostra como "ensinou" o seu estilo artístico a uma máquina — e partilha os resultados da sua colaboração depois de fazer uma descoberta inesperada: os robôs também fazem erros. "Parte da beleza dos sistemas humanos e das máquinas é a sua falibilidade inerente e partilhada", diz ela.

Muitos de nós aqui
usam a tecnologia dia-a-dia.

E alguns de nós confiam na tecnologia
para fazer o nosso trabalho.

Antigamente, eu pensava nas máquinas
e nas tecnologias que as governam

como ferramentas perfeitas

que podem tornar o meu trabalho
mais eficiente e mais produtivo.

Mas com o aumento da automação
em tantas diferentes indústrias,

isso levou-me a pensar:

Se as máquinas tornam
possível fazer o trabalho

habitualmente feito
pelos seres humanos,

o que acontecerá
com o trabalho manual humano?

Como é que o nosso desejo
por perfeição, precisão e automação

afeta a nossa capacidade
de sermos criativos?

No meu trabalho
como artista e investigadora

eu exploro a IA e a robótica

para desenvolver novos processos
para a criatividade humana.

Nos últimos anos,

eu trabalhei com máquinas,
com dados e com tecnologias emergentes.

Faz parte de um fascínio ao longo da vida

sobre a dinâmica de indivíduos e sistemas

e toda a complicação que isso implica.

É assim que eu estou a explorar questões
sobre onde a IA termina e nós começamos

e em que nós desenvolvemos processos

que investigam potenciais
misturas sensoriais do futuro.

Penso que é aí que se cruzam
a filosofia e a tecnologia.

Fazendo esse trabalho,
eu aprendi algumas coisas.

Aprendi que aceitar a imperfeição

pode ensinar-nos algo sobre nós mesmos.

Aprendi que explorar a arte

pode ajudar a modelar
a tecnologia que nos modela.

E aprendi que,
combinando a IA e a robótica

com formas tradicionais de criatividade
— as artes visuais no meu caso —

pode ajudar-nos a pensar
um pouco mais profundamente

no que é o ser humano
e no que é a máquina.

Isso levou-me à compreensão

de que a colaboração é a chave
para criar o espaço para as duas coisas,

à medida que avançamos.

Tudo começou com uma simples
experiência com máquinas,

chamada "Unidade de Operações
de Desenho: Geração 1."

Chamei D.O.U.G. a essa máquina
para encurtar.

Antes de construir a D.O.U.G.,

eu não sabia nada
sobre construção de robôs

Agarrei num código-fonte aberto
para projetos robóticos de braço,

copiei um sistema em que o robô
seguiria os meus gestos

e segui-los-ia em tempo real.

A premissa era simples:

Eu lideraria e ele seguiria.

Eu desenharia uma linha
e ele imitaria a minha linha.

Então, em 2015, estávamos
a desenhar pela primeira vez,

em frente de uma pequena plateia
na cidade de Nova Iorque.

O processo era o mais simples possível,

sem luzes, sem som,
nada onde nos escondermos.

Apenas as palmas das mãos suadas
e os novos servos do robô a aquecer.

Claramente, não estávamos
à espera daquilo,

mas aconteceu uma coisa,
algo que eu não previra.

A D.O.U.G., na sua forma primitiva,

não estava a traçar
a minha linha perfeitamente.

Enquanto, na simulação
que ocorria no ecrã,

estava perfeita em pixels,

na realidade física,
era uma outra história.

Escorregava e deslizava
e pontuava e vacilava,

e eu era obrigada a reagir.

Não havia nada de novo nisso.

Mas. de certa forma, os erros
tornavam o trabalho mais interessante.

A máquina interpretava a minha linha,
mas não perfeitamente.

E eu era obrigada a responder.

Estávamos a adaptar-nos
uma à outra em tempo real.

Ver aquilo ensinou-me algumas coisas.

Mostrou-me que os nossos erros
tornavam o trabalho mais interessante.

Eu percebi que, através
da imperfeição da máquina,

as nossas imperfeições tornaram-se
no que era bonito quanto à interação.

Eu estava animada,
porque levou-me à compreensão

de que talvez parte da beleza
do sistema seres humanos e máquinas

é a sua herança de possibilidade
partilhada de falhas.

Para a segunda geração da D.O.U.G.,

eu sabia que queria explorar esta ideia.

Mas, em vez de um acidente produzido,

a empurrar um braço
robótico até ao limite,

eu queria desenhar um sistema
que reagisse aos meus desenhos

de uma forma que eu não esperasse.

Então, eu usei um algoritmo visual
para extrair informações visuais

de décadas dos meus desenhos
digitais e analógicos.

Eu treinei uma rede neural nestes desenhos

para gerar padrões recorrentes no trabalho

que voltaram a ser introduzidos na máquina
por um "software" personalizado.

Reuni cuidadosamente o maior
número de desenhos que encontrei

— trabalhos concluídos, experiências
inacabadas e esboços aleatórios —

e marquei-os para o sistema de IA.

Como sou artista,
trabalho há mais de 20 anos.

A reunião daqueles desenhos levou meses,

deu um trabalhão.

É o que se passa no treino
de sistemas da IA:

é uma coisa muito trabalhosa.

Há muito trabalho nos bastidores.

Mas, ao fazer este trabalho,
fiquei a perceber um pouco melhor

como é construída a arquitetura da IA.

Percebi que não é apenas feita
de modelos e classificadores

para a rede neural.

Mas é fundamental um sistema
maleável e modelável,

em que a mão humana
está sempre presente.

Está longe da IA omnipotente
que nos disseram para acreditar.

Então, reuni estes desenhos
para a rede neural.

E percebemos algo que,
anteriormente não era possível.

O meu robô D.O.U.G. tornou-se
uma reflexão interativa em tempo real

do trabalho que eu tinha feito
durante toda a minha vida.

Os dados eram pessoais,
mas os resultados foram poderosos.

Eu estava realmente animada,

porque comecei a pensar que as máquinas
talvez não fossem apenas ferramentas,

mas pudessem funcionar
como colaboradoras não humanas.

E até mais que isso.

Eu penso que o futuro
da criatividade humana

talvez não seja o que ele faz

mas como vamos explorar
novas maneiras de fazer.

Então se a D.O.U.G.:01 foi o músculo,

e D.O.U.G.:02 foi o cérebro,

então eu gosto de pensar
na D.O.U.G.:03 como a família.

Eu queria explorar
esta ideia de colaboração

de colaboração
humano-não-humana à escala.

Assim, nos últimos meses,
a minha equipa e eu

trabalhámos para desenvolver
20 robôs personalizados

que trabalhariam comigo
como um coletivo.

Trabalhariam como um grupo

e juntos, podíamos colaborar
com a cidade de Nova Iorque.

Eu fui inspirada por Fei-Fei Li,
o investigador de Stanford, que disse:

"Se quisermos ensinar
as máquinas a pensar,

"primeiro, temos de ensiná-las a ver."

Isto fez-me pensar nas últimas décadas
da minha vida em Nova Iorque,

e como eu tinha sido vigiada
pelas câmaras de vigilância da cidade.

Pensei que seria interessante

se pudesse usá-las para ensinar
os meus robôs a verem.

Então com este projeto,

eu pensei no olhar da máquina,

e tornei a pensar na visão
multidimensional,

como vistas de algum lugar.

Recolhemos vídeos

de imagens na Internet
de câmaras disponíveis publicamente

pessoas a caminhar nos passeios,

de carros e táxis na rua,

todo o tipo de movimento urbano.

Treinámos um algoritmo de visão
com aquelas imagens

baseando-nos numa técnica
chamada "fluxo ótico",

para analisar a densidade coletiva,

a direção, a paragem,
a velocidade do movimento urbano.

O nosso sistema extraiu essas situações
das imagens, como dados posicionais

e tornaram-se almofadas
para uso das minhas unidades robóticas.

Em vez da colaboração um-a-um,

fizemos uma colaboração
de muitos-para-muitos.

Combinando a visão do ser humano
com a da máquina na cidade,

reinventámos o que podia ser
uma pintura de paisagem.

Durante toda a minha
experiência com a D.O.U.G.,

nunca os dois desempenhos foram iguais.

E através de colaboração,

criámos algo que nenhum de nós
podia ter feito sozinho:

Explorámos as fronteiras
da nossa criatividade,

humana e não-humana,
trabalhando em paralelo.

Eu penso que isto
está apenas a começar.

Este ano, lancei o Scilicet,

o meu novo laboratório para explorar
a colaboração humana e inter-humana.

Estamos muito interessados
no ciclo de "feedbacks"

entre os sistemas individuais,
ecológicos e artificiais.

Estamos a interligar a produção
do ser humano e da máquina

para a biometria e outros tipos
de dados ambientais.

Estamos a convidar quem quer
que esteja interessado

no trabalho do futuro,

em sistemas e colaboração inter.humana,

para explorar connosco.

Sabemos que não são apenas os tecnólogos
que têm de fazer este trabalho,

todos nós temos um papel a desempenhar.

Acreditamos que, ensinando as máquinas

a fazerem o trabalho tradicionalmente
feito por pessoas,

podemos explorar
e melhorar os nossos critérios

do que é possível fazer pela mão humana.

Uma parte deste percurso
está em aceitar as imperfeições

e reconhecer a capacidade de falhar
tanto dos humanos como das máquinas,

a fim de expandir o potencial de ambos.

Hoje, eu ainda estou
a procurar encontrar a beleza

na criatividade humana e não humana.

No futuro, eu não faço ideia
de como será isso,

mas estou muito curiosa para saber.

Obrigada.

(Aplausos)