Neden robotlarla çizim yapıyorum

İnsanlar ve robotlar birlikte sanat yaptıklarında ne olur? Bu hayranlık uyandıran konuşmada sanatçı Sougwen Chung, sanatsal stilini bir makineye nasıl "öğrettiğini" gösteriyor ve beklenmedik bir keşif yaptıktan sonra işbirliklerinin sonuçlarını paylaşıyor: robotlar da hata yapar “İnsan ve makine sistemlerinin güzelliğinin bir kısmı doğal ve paylaşılan yanıltıcılıklarıdır” diyor.

Birçoğumuz teknolojiyi
günlük yaşantımızda kullanıyoruz.

Bazılarımız işimizi yapmak için
teknolojiye bel bağlıyoruz.

Bir süre, makineleri
ve onları çalıştıran teknolojileri

işimi daha etkin ve üretken hale
getirebilecek araçlar olarak gördüm.

Ancak bir çok farklı endüstride
otomasyonun gelişmesi

beni şunları düşünmeye itti:

Eğer geleneksel olarak
insanların yaptığı işleri

makineler yapmaya başladıysa

insan eline ne olacaktı?

Mükemmele, isabetliliğe
ve otomasyona karşı tutkumuz

yaratıcılığımızı nasıl etkileyecekti?

Bir sanatçı ve araştırmacı olarak
çalışmamda, insan yaratıcılığı açısından

yeni süreçler geliştirebilmek için
yapay zeka ve robotbilim'i inceledim.

Geçtiğimiz birkaç yılda,

makinelerle, verilerle ve yeni yeni ortaya
çıkan teknolojilerle çalıştım.

Bu kişilere, sistemlere

ve bunların yol açtığı dağınıklığa karşı

ömür boyu büyülenmişliğimin bir parçası.

Bu, yapay zeka'nın nerede bittiğine,
bizim nerede başladığımıza

ve geleceğin olası duyusal
karışımlarını inceleyen süreçleri

nasıl geliştirdiğime dair
soruları irdeleme yolum.

Bence bu felsefe
ve teknolojinin kesiştiği nokta.

Bu işi yapmak bana birkaç şey öğretti.

Bana kusurları kabul etmenin

aslında kendimiz hakkında
bir şeyler öğretebileceğini gösterdi.

Bana sanatı irdelemenin

aslında bizi şekillendiren teknolojiyi
şekillendirebileceğini gösterdi.

Ve bana yapay zeka ve robotiki geleneksel
yaratıcılık şekilleriyle

--benim durumumda bu görsel sanatlar--
birleştirmenin bizlere neyin insan,

neyin makine olduğu üzerine
birazcık daha

derin düşünebilmekte yardımcı
olabileceğini öğretti.

Ayrıca işbirliğinin biz ilerledikçe

iki tarafa da

alan yaratmak için

önemliliğini gösterdi

Her şey makinelerle yapılan basit bir
deneyle başladı.

Adı "Çizim Operasyonları Birimi:
Jenerasyon 1".

Bu makineye kısaca "D.O.U.G" diyorum.

D.O.U.G'ı yapmadan önce,

robot yapmak hakkında
hiç bir şey bilmiyordum.

Birkaç açık-kaynaklı robotik kol
tasarımını aldım

ve robotun jestlerime eşleneceği
ve gerçek zamanlı olarak

takip edeceği bir sistem topladım.

Anafikir basitti:

Ben yol gösterecektim ve o takip edecekti.

Bir çizgi çizecektim
ve o da çizgimi taklit edecekti.

Ve 2015'te, New York'ta küçük bir
kitlenin önündeydik,

ilk defa çizim yapıyorduk.

İşlem oldukça sadeydi --

ışık yok, ses yok
arkasına gizlenecek hiçbir şey yok.

Yalnızca terleyen avuçlarım
ve robotun ısınan yeni servoları.

(Gülüyor)
Açıkça, bu iş için yaratılmamıştık.

Ama ilginç bir şey yaşandı,
öngöremediğim bir şey.

D.O.U.G, ilkel haliyle benim çizgimi
kusursuz bir şekilde takip edemiyordu.

Ekrana yansıyan simülasyonda

piksel olarak mükemmelken

fiziksel gerçeklikte olan bambaşkaydı.

Kayıyor ve savruluyor,
kesiliyor ve titriyordu.

Ve ben karşılık vermek
zorunda kalıyordum.

Mükemmel olan hiçbir şey yoktu.

Ve nasıl olduysa, hatalar yaptığımızı
daha ilgi çekici hale getirdi.

Makine, yeterli seviyede yorumlayamıyordu.

Ve cevap vermeliydim.

Birbirimize gerçek zamanlı olarak
adapte oluyorduk.

Bunu görmek bana birkaç şey öğretti.

Bana hatalarımızın yaptığımız işi daha
ilgi çekici kıldığını gösterdi.

Ve farkına vardım ki makinenin
kusurluluğu yoluyla

bizim kusurluluğumuz etkileşimin
güzelliği haline geliyordu.

Heyecanlıydım. Çünkü bu insanların
ve makine sistemlerinin

güzelliğinin bir kısmının

ortak asli yanılma payları
olabileceğini gösterdi.

D.O.U.G'ın ikinci jenerasyonu için

bu fikir üzerine çalışmak
istediğimi biliyordum.

Ama robotik bir kolun sınırlarını
zorlamaktan doğan bir hatadan ziyade

çizimlerime beklemediğim bir şekilde

yanıt verecek bir sistem
tasarlamak istiyordum.

Böylece onlarca yılda çizdiğim dijital
ve analog çizimlerimden görsel bilgiyi

çıkarmak için görsel bir algoritma
kullandım.

Çalışmada tekrar eden kalıplar

oluşturmak için bu çizimlere
daha sonra özel yazılım ile

makineye geri beslenen
nöral bir ağ koydum.

Bulabildiğim kadar çok
çizimimi titizlikle topladım --

bitmiş çizimler, bitmemiş deneyler
ve rastgele eskizler --

ve onları yapay zeka sistemi için
etiketledim.

Ve ben bir sanatçı olduğum için,
20 yılı aşkın süredir çalışıyorum.

Aylarca birsürü çizimi toplamak,

başlı başına bir işti.

Yapay zeka sistemlerinin
eğitimiyle ilgili şey de:

bu aslında çok zor bir iş.

Perde arkasında çok iş var.

Ama işi yaparken,
bir yapay zeka'nın mimarisinin nasıl

inşa edildiği hakkında
yeni şeyler fark ettim.

Fark ettim ki bu sırf ağ için modeller
ve sınıflandırıcılardan oluşmuyor.

Ancak bu insan elinin
her zaman mevcut olduğu

ve şekillendirilebilir bir sistemdir.

İnanmamız söylenen her şeye
gücü yeten yapay zekadan çok farklı.

Böylece bu çizimleri
sinir ağı için topladım.

Ve daha önce mümkün olmayan
bir şey fark ettik.

Robotum D.O.U.G. hayatım
boyunca yaptığım işin gerçek zamanlı

etkileşimli bir yansıması oldu.

Veriler kişiseldi ancak sonuçlar güçlüydü.

Ve gerçekten heyecanlandım

çünkü makinelerin sadece araç olmaması
gerektiğini düşünmeye başladım,

ancak insan olmayan işbirlikçiler
olarak işlev görebilirler.

Ve bundan daha da fazlası,

düşündüm ki belki
insan yaratıcılığının geleceği

yapılan şeyde değil

ama yeni yapım yollarını keşfetmek
için nasıl bir araya gelindiğidir.

Yani eğer D.O.U.G._1 kas olsaydı,

ve D.O.U.G._2 beyin olurdu,

o zaman D.O.U.G._3'ü aile
olarak düşünmeyi seviyorum.

İnsan-insan olmayan işbirliği fikrini
büyük ölçekte araştırmak istediğimi

biliyordum.

Bu yüzden son birkaç aydır,

benimle kolektif olarak çalışabilecek
20 özel robot geliştirmek

için ekibimle birlikte çalıştım.

Grup olarak çalışırlardı

ve birlikte, tüm New York City ile
iş birliği yapardık.

"Makinelere nasıl düşünüleceğini
öğretmek için onlara önce

görmeyi öğretmeliyiz."
diyen Stanford araştırmacısı

Fei-Fei Li'den gerçekten ilham aldım.

New York'taki hayatımın son
on yılını ve şehirdeki

güvenlik kameraları tarafından
nasıl izlendiğimi düşündürdü.

Robotlarıma görmeyi öğretmek için onları

kullanmanın gerçekten
ilginç olacağını düşündüm.

Bu proje ile,

makinenin bakışlarını düşündüm,

ve vizyonu çok boyutlu,
bir yerden görüş olarak

düşünmeye başladım.

Kaldırımda yürüyen insanların,

yoldaki araba ve taksilerin,

her türlü kentsel hareketin,

internetteki herkese açık kamera

yayınlarından videosunu topladık.

Kentsel hareketin kolektif
yoğunluğunu, yönünü,

yasamını ve hız durumlarını
analiz etmek için

"Optik akış" adlı bir tekniğe dayanan

bu yayınlar üzerinde bir
vizyon algoritması geliştirdik.

Sistemimiz bu durumları beslemelerden
konumsal veri olarak çıkardı

ve robotik birimlerimin
çizmesi için pedler oldu.

Birebir iş birliği yerine,

çoktan çoğa bir iş birliği yaptık.

Şehirdeki insan ve makine
vizyonunu birleştirerek,

manzara resminin ne olabileceğini
yeniden hayal ettik.

D.O.U.G. ile yaptığım tüm
deneylerim boyunca,

iki performans hiç aynı olmadı.

Ve iş birliği yoluyla,

hiçbirimizin tek başına
yapamayacağı bir şey yaratıyoruz:

insan ve insan olmayan
paralel olarak çalışırken,

yaratıcılığımızın sınırlarını
keşfediyoruz.

Bence bu sadece başlangıç.

Bu yıl, insan ve insanlar arası iş birliği

araştıran yeni laboratuvarım
Scilicet'i başlattım.

Bireysel, yapay ve ekolojik sistemler

arasındaki geri bildirim döngüsü ile
gerçekten ilgileniyoruz.

İnsan ve makine çıktısını biyometri

ve diğer çevresel verilere bağlıyoruz.

İş, sistemler ve insanlararası
işbirliğinin geleceğiyle ilgilenen

herkesi bizimle keşfetmeye davet ediyoruz.

Bu işi yapmak zorunda olanların
ve hepimizin oynayacağı

bir rolün olduğunu biliyoruz.

Makinelere, geleneksel olarak insanlar

tarafından yapılan işin
nasıl yapılacağını öğreterek,

insan eliyle nelerin mümkün kıldığına dair

kriterlerimizi keşfedebilir
ve geliştirebiliriz.

Ve bu yolculuğun bir kısmı da,
her ikisinin de potansiyelini

genişletmek için kusurları
kucaklamak ve hem insanın

hem de makinenin
yanıltıcılığını tanımaktır.

Bugün hala insan ve insan olmayan

yaratıcılığın güzelliğini
bulmaya çalışıyorum.

Gelecekte bunun neye benzeyeceğine
dair hiçbir fikrim yok

ama bunu çok merak ediyorum.

Teşekkürler.

(Alkış)