與機器人共同作畫
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0:01 - 0:04在座的各位大多在日常中使用科技,
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0:04 - 0:07有些人的工作離不開科技。
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0:07 - 0:11有一陣子,我認為機器、科技
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0:11 - 0:16只是實現工作高產、高效的工具。
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0:16 - 0:20但隨着自動化技術滲透各產業,
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0:20 - 0:21我不禁思考,
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0:21 - 0:25如果機器能夠做人類的傳統工作,
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0:25 - 0:27那人類的手用來做什麼?
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0:28 - 0:32對完美、精確和自動化的追求
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0:32 - 0:34如何影響我們的創造力?
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0:35 - 0:37作為藝術家和研究者,
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0:37 - 0:42我研究運用人工智慧和機器人
來開發人類的創造力。 -
0:42 - 0:43過去幾年裡,
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0:43 - 0:48我運用機器、數據
和新型技術進行創作。 -
0:48 - 0:50其中永恆的魅力
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0:50 - 0:53在於人與技術間奇妙的動力學,
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0:53 - 0:55還有其中不可避免的混亂。
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0:55 - 1:00我借此來探索 AI 與人類的邊界
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1:00 - 1:05以及探索未來感官融合的可能。
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1:06 - 1:09我覺得這是哲學與技術的交匯。
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1:09 - 1:11這項工作教會了我一些道理,
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1:12 - 1:14它教會我,坦然接受不完美
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1:14 - 1:17有助於更認識自己。
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1:17 - 1:20它教會我,探索藝術,
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1:20 - 1:23能夠更好地構建科技,然後構建生活。
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1:23 - 1:26它教會我,將 AI 和機器人
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1:26 - 1:30結合到傳統創作中,
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1:30 - 1:35能幫助我們更深入理解
何為人類,何為機器。 -
1:36 - 1:38它讓我意識到,
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1:38 - 1:39在前行路上,
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1:39 - 1:42合作是創造人機生存空間的關機。
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1:42 - 1:45這一切都緣起於
一個簡單的機器實驗, -
1:45 - 1:48那個機器叫「第一代繪畫器」
(Drawing Operations Unit: Generation 1) -
1:48 - 1:51我叫它「道格」(D.O.U.G.)。
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1:51 - 1:52在「道格」之前,
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1:52 - 1:55我對製造機器人一無所知。
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1:55 - 1:58我參照了一些開源的機械臂設計,
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1:58 - 2:01編成了一個系統,來實現匹配手勢,
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2:02 - 2:03並實時模仿。
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2:03 - 2:05方式很簡單:
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2:05 - 2:07我畫,它模仿。
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2:07 - 2:10我畫一條線,它也畫一條線。
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2:10 - 2:142015 年,我們第一次
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2:14 - 2:17在紐約市的一小群觀衆前作畫。
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2:17 - 2:19整個過程很冷清,
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2:19 - 2:23沒有燈光,沒有音樂,什麼都沒有,
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2:23 - 2:27只有手掌冒出的汗,
和機械臂升高的溫度。 -
2:27 - 2:29(笑)顯然這不是最理想的效果。
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2:30 - 2:33但我不曾預料到,
一些有趣的事情發生了。 -
2:33 - 2:38初代的「道格」並沒有
完美地模仿我的線條, -
2:38 - 2:40在計算機模擬中
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2:40 - 2:42它的模仿是精準完美的,
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2:42 - 2:44但到了現實世界,
就是另一番景象了。 -
2:44 - 2:47它會滑動,會卡頓,會晃動,
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2:47 - 2:49於是我不得不應和它的線條。
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2:50 - 2:51它的狀態並不完美,
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2:51 - 2:55然而這些失誤讓作品更加有趣,
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2:55 - 2:57機器模仿我的線條,但並不完美,
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2:57 - 2:59於是我必須應和它,
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2:59 - 3:01我們不斷實時地熟悉彼此。
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3:01 - 3:03我領悟到了一些事情,
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3:03 - 3:08我們的失誤實際上讓創作更加有趣,
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3:09 - 3:13透過機器的不完美,
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3:13 - 3:17我們的不完美成就了人機交流之美。
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3:18 - 3:21我激動地意識到,
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3:21 - 3:24或許人機系統的美妙之處,
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3:24 - 3:27有一部分來自共同的、固有的失誤。
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3:27 - 3:29到了「道格」第二代,
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3:29 - 3:31我知道我要探索這個想法。
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3:31 - 3:36我並不打算放大機器的失誤,
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3:36 - 3:39而是設計能夠以意料之外的方式
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3:39 - 3:41回應我筆畫的系統。
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3:41 - 3:44於是,我運用機器視覺算法
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3:44 - 3:47來提取我幾十年來的數字繪畫。
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3:47 - 3:50我以此訓練了一個神經網路,
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3:50 - 3:52優化機器的遞歸模式
需要大量的樣本, -
3:52 - 3:56這些樣本經過專門軟件
處理後導入機器。 -
3:56 - 4:00於是我使盡渾身解數
彙集我的畫作, -
4:00 - 4:05成品、未完成的實驗品、隨筆畫——
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4:05 - 4:07把它們標記給 AI 系統。
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4:07 - 4:10作為藝術家,我作畫超過二十年,
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4:10 - 4:12所以彙集這些畫作花了幾個月的時間,
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4:12 - 4:14這是個大工程。
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4:14 - 4:16說到訓練人工智慧,
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4:16 - 4:19這其實要費一番功夫,
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4:19 - 4:21背後有很多工作要做。
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4:21 - 4:24但過程中,我對人工智慧的結構
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4:24 - 4:27瞭解得更深入了一點。
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4:27 - 4:32我意識到這不僅是
神經網路的模型和分類器, -
4:32 - 4:35更是可延展、可塑的系統,
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4:35 - 4:38人類的手始終參與其中。
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4:38 - 4:42它不再是我們認為
無所不能的人工智慧。 -
4:42 - 4:45用畫作訓練神經網路後,
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4:45 - 4:49前所未有的事情發生了——
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4:49 - 4:52我的機器人道格
在實時交互的創作中, -
4:52 - 4:56呼應了我過去人生幾十年的作品。
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4:56 - 5:00輸入的數據僅來源於我,
輸出的結果卻遠超於我。 -
5:00 - 5:01我感到非常興奮,
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5:01 - 5:06或許機器不該只是工具,
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5:06 - 5:09它還可以是非人的合作者。
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5:10 - 5:11更進一步想,
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5:11 - 5:15也許未來的人類創作
不在於作品本身, -
5:15 - 5:19而在於人機共同探索藝術的方式。
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5:19 - 5:21如果說一代「道格」是肌肉,
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5:21 - 5:23二代「道格」是大腦,
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5:23 - 5:26三代「道格」便是家人。
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5:26 - 5:31我想要將人機合作的想法放大。
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5:31 - 5:33於是在過去幾個月裡,
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5:33 - 5:36我和團隊造出了 20 個定製的機器人
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5:36 - 5:38與我集體創作。
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5:38 - 5:39它們會像團隊一樣協作,
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5:39 - 5:42我和它們一起,
與整個紐約市攜手合作。 -
5:42 - 5:46史丹佛大學的李飛飛教授
激勵了我的靈感,她說: -
5:46 - 5:48「要想教機器如何思考,
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5:48 - 5:50先要教它如何看見。」
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5:50 - 5:52這讓我想起了
過去幾十年的紐約生活, -
5:52 - 5:56城市上空的攝像頭一直俯視著我。
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5:56 - 5:58如果我用它們來訓練機器視覺,
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5:58 - 6:01那一定很有趣。
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6:01 - 6:03在這個專案中,
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6:03 - 6:05我思考著機器對我們的凝視。
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6:05 - 6:08於是我開始將視覺看成多元的,
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6:08 - 6:10看成某處來的觀點。
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6:10 - 6:12我們從各處收集影片,
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6:12 - 6:15網路上的公眾攝影機拍的影片,
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6:15 - 6:17人行道上的行人,
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6:17 - 6:18車道上的轎車、計程車……
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6:18 - 6:20城市中的各類運動軌跡。
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6:21 - 6:24基於一種叫「光流法」的技術,
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6:24 - 6:26我們訓練了一個視覺算法,
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6:26 - 6:28來分析收集到的人流密度,
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6:28 - 6:32都市中軌跡的方向、速度,
以及生活方式。 -
6:32 - 6:36系統從海量的位置數據中
提取出這些參數, -
6:36 - 6:40我的機器人依靠這些數據來作畫。
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6:40 - 6:42與之前的一對一合作不同,
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6:42 - 6:45我們實現了多對多的合作。
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6:45 - 6:49透過結合城市中
人類與機器的視界, -
6:49 - 6:52我們重構了景觀繪畫。
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6:52 - 6:54在與「道格」共同作畫的經歷中,
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6:54 - 6:57沒有哪兩次是完全相同的。
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6:57 - 6:58透過合作,
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6:58 - 7:01我們完成了無法獨自做到的事,
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7:01 - 7:04我們共同探索了創作的邊界、
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7:04 - 7:07人類與非人類的平行工作。
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7:08 - 7:10我想這才剛剛開始。
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7:11 - 7:13今年, 我創辦了 Scilicet 實驗室,
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7:13 - 7:17以探索人類和人類間的合作。
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7:17 - 7:21我們對人類、AI 與生態系統之間的
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7:21 - 7:24反饋關係很感興趣。
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7:24 - 7:27我們將人類和 AI
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7:27 - 7:30與生物特徵識別數據
和其他環境數據相聯繫, -
7:30 - 7:34我們邀請所有
對未來的作品、系統、 -
7:34 - 7:35人類合作感興趣的人
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7:35 - 7:37加入我們,一同探索。
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7:37 - 7:40這項事業不僅屬於科技工作者,
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7:40 - 7:42每個人都能作出貢獻。
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7:42 - 7:44我們相信
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7:44 - 7:47透過教授機器
完成人類的傳統工作, -
7:47 - 7:50我們就能探索和更新
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7:50 - 7:53對人類創造可能性的認知。
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7:53 - 7:56這段旅程的一部分是悅納不完美,
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7:56 - 8:00發現人機共有的缺陷,
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8:00 - 8:03以此更好地發掘兩者的潛能。
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8:03 - 8:08今天,我仍追求著人機創作的美妙。
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8:08 - 8:11我還不知道未來這會變得怎樣,
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8:12 - 8:14但我滿懷好奇,探索不止。
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8:14 - 8:15謝謝大家。
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8:15 - 8:17(掌聲)
- Title:
- 與機器人共同作畫
- Speaker:
- 鍾愫君
- Description:
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當人類和機器人共同創造藝術時,會發生什麼?在這場令人歎為觀止的演講中,藝術家鍾愫君(Sougwen Chung)展示了她如何將自己的藝術風格「傳授」給機器,並在意外發現機器人也犯錯誤後,分享了他們的合作成果。她說:「人機系統的優點之一就是他們固有的、共同的失誤。」
- Video Language:
- English
- Team:
- closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 08:30
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