TED2008
Tod Machover + Dan Ellsey: Inventing instruments that unlock new music
טוד מחובר ודן אלזי מנגנים מוסיקה חדשה
Filmed:
Readability: 4.1
578,384 views
טד מחובר ממעבדת המדיה של MIT מקדיש את זמנו להרחבת הבעת המוסיקה עבור כולם, מוירטואוזים עד לחובבנים, ובאופנים שונים ביותר, מאופרה ועד למשחקי וידאו. הוא והמלחין דן אלזי שופכים אור על מה שיקרה הלאה.
Tod Machover - Composer, inventor
At MIT's Media Lab, Tod Machover creates boundary-breaking new music, often using new instruments and music technologies he has invented. Full bioDan Ellsey - Musician
Dan Ellsey uses Hyperscore music software and a custom-tuned musical "hyperinstrument" to write, perform and conduct his music, and to help others learn how to compose. Full bio
At MIT's Media Lab, Tod Machover creates boundary-breaking new music, often using new instruments and music technologies he has invented. Full bioDan Ellsey - Musician
Dan Ellsey uses Hyperscore music software and a custom-tuned musical "hyperinstrument" to write, perform and conduct his music, and to help others learn how to compose. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:18
The first idea I'd like to suggest is that we all
0
0
2000
הרעיון הראשון שהייתי רוצה להציע הוא שכולם
00:20
love music a great deal. It means a lot to us.
1
2000
3000
אוהבים מאד מוסיקה. כלומר, רבים מאיתנו
00:23
But music is even more powerful if you don't just listen to it, but you make it yourself.
2
5000
6000
אבל המוסיקה היא אפילו יותר עוצמתית אם אתה לא רק מקשיב לה, אלא יוצר אותה בעצמך.
00:29
So, that's my first idea. And we all know about the Mozart effect --
3
11000
3000
אז, זהו הרעיון הראשון שלי. וכולנו יודעים על אפקט מוצארט--
00:32
the idea that's been around for the last five to 10 years --
4
14000
3000
הרעיון שרווח בחמש, עשר השנים האחרונות--
00:35
that just by listening to music or by playing music to your baby [in utero],
5
17000
4000
שרק בעזרת האזנה למוסיקה או על ידי השמעת מוסיקה לתינוק שלך (תוך רחמי)
00:39
that it'll raise our IQ points 10, 20, 30 percent.
6
21000
4000
זה יעלה את רמת האיי קיו שלנו ב-10,20,30 אחוזים.
00:43
Great idea, but it doesn't work at all.
7
25000
3000
רעיון גדול, אבל הוא לא עובד בכלל.
00:46
So, you can't just listen to music, you have to make it somehow.
8
28000
3000
כך שאינך יכול רק להאזין למוסיקה, אתה צריך איכשהו ליצור אותה.
00:49
And I'd add to that, that it's not just making it,
9
31000
4000
ואוסיף לזה, שזה לא רק ליצור אותה,
00:53
but everybody, each of us, everybody in the world
10
35000
2000
אלא כולם, כל אחד מאיתנו בעולם
00:55
has the power to create and be part of music in a very dynamic way,
11
37000
4000
יש בכוחו ליצור ולהיות חלק ממוסיקה בצורה דרמטית מאד.
00:59
and that's one of the main parts of my work.
12
41000
2000
וזה אחד החלקים העיקריים של עבודתי
01:01
So, with the MIT Media Lab, for quite a while now,
13
43000
2000
כך שבעזרת מעבדת התקשורת של MIT, מזה זמן מה
01:03
we've been engaged in a field called active music.
14
45000
2000
עסקנו בתחום שנקרא מוסיקה אקטיבית.
01:05
What are all the possible ways that we can think of
15
47000
2000
מהן כל הדרכים האפשרית שנוכל לחשוב עליהן
01:07
to get everybody in the middle of a musical experience,
16
49000
3000
כדי לגרום לכולם באמצע ניסוי מוסיקלי
01:10
not just listening, but making music?
17
52000
3000
לא רק להקשיב, אלא ליצור מוסיקה?
01:13
And we started by making instruments for some of the world's greatest performers --
18
55000
3000
והתחלנו בבניית כלים עבור כמה מהמבצעים הגדולים ביותר בעולם.
01:16
we call these hyperinstruments -- for Yo-Yo Ma, Peter Gabriel, Prince,
19
58000
3000
אנו קוראים להם היפר-אינסטרומנטס-- בשביל יו-יו מה, פיטר גבריאל, פרינס,
01:19
orchestras, rock bands. Instruments where they're all kinds of sensors
20
61000
4000
תזמורות, להקות רוק. כלים שיש בהם סוגים שונים של חיישנים.
01:23
built right into the instrument, so the instrument knows how it's being played.
21
65000
3000
שבנויים ישר לתוך הכלי, כך שהכלי יודע כיצד מנגנים עליו.
01:26
And just by changing the interpretation and the feeling,
22
68000
3000
ורק על ידי שינוי האינטרפרטציה והתחושה
01:29
I can turn my cello into a voice, or into a whole orchestra,
23
71000
3000
אני יכול להפוך את הצ'לו שלי לקול, או לתזמורת שלמה.
01:32
or into something that nobody has ever heard before.
24
74000
3000
או למשהו שאף אחד לא שמע עליו קודם.
01:35
When we started making these, I started thinking, why can't we make
25
77000
2000
כשהתחלנו לעשות זאת, התחלתי לחשוב. למה איננו יכולים ליצר
01:37
wonderful instruments like that for everybody,
26
79000
2000
מכשירים נפלאים כאלה עבור כל אחד,
01:39
people who aren't fantastic Yo-Yo Mas or Princes?
27
81000
4000
אנשים שאינם יו-יו מה או פרינס המדהימים?
01:43
So, we've made a whole series of instruments.
28
85000
2000
כד שבנינו סדרה שלמה של כלים,
01:45
One of the largest collections is called the Brain Opera.
29
87000
3000
אחד מהאוספים הגדולים ביותר נקרא "אופרת מוח".
01:48
It's a whole orchestra of about 100 instruments,
30
90000
2000
זוהי תזמורת שלמה של 100 כלים בערך,
01:50
all designed for anybody to play using natural skill.
31
92000
3000
כולן תוכננו עבור כל אחד כדי שינגן באמצעות כישורים טבעיים שיש לו.
01:53
So, you can play a video game, drive through a piece of music,
32
95000
3000
כך, שאתם יכולים לשחק משחק וידאו, לנהוג דרך קטע מוסיקלי,
01:56
use your body gesture to control huge masses of sound,
33
98000
3000
להשתמש במחוות הגוף שלך כדי לפקח על מסות ענקיות של צליל,
01:59
touch a special surface to make melodies, use your voice to make a whole aura.
34
101000
5000
לגעת במשטח מיוחד כדי ליצור מלודיות, להשתמש בקולך כדי ליצור אווירה שלמה.
02:04
And when we make the Brain Opera, we invite the public to come in,
35
106000
2000
וכאשר אנו עושים את אופרת-המוח, אנחנו מזמינים את הציבור לבוא
02:06
to try these instruments and then collaborate with us
36
108000
3000
ולנסות כלים אלה ולאחר מכן לשתף פעולה איתנו
02:09
to help make each performance of the Brain Opera.
37
111000
1000
לעזור ולהשתתף בכל הביצועים של אופרת-המוח.
02:10
We toured that for a long time. It is now permanently in Vienna,
38
112000
3000
יצאנו לסיורים עם זה במשך זמן רב. ועכשיו זה נמצא בוינה באופן קבוע,
02:13
where we built a museum around it.
39
115000
2000
מקום שבו בנינו מוזיאון סביבו.
02:15
And that led to something which you probably do know.
40
117000
3000
וזה הוביל למשהו שאתם בוודאי יודעים.
02:18
Guitar Hero came out of our lab,
41
120000
1000
גיטאר-הירו יצא מהמעבדה שלנו,
02:19
and my two teenage daughters and most of the students at the MIT Media Lab
42
121000
3000
ושתי בנותי המתבגרות ורוב הסטודנטים במעבדת המדיה של MIT
02:22
are proof that if you make the right kind of interface,
43
124000
3000
הם ההוכחה שאם תבצע את הסוג המתאים של ממשק,
02:25
people are really interested in being in the middle of a piece of music,
44
127000
4000
אנשים באמת מעוניינים להיות בתוך קטע מוסיקה,
02:29
and playing it over and over and over again.
45
131000
3000
ולנגן אותו שוב ושוב ושוב.
02:32
So, the model works, but it's only the tip of the iceberg,
46
134000
3000
כך, שהמודל עובד, אבל זה רק קצה הקרחון,
02:35
because my second idea is that it's not enough just to want
47
137000
3000
כי הרעיון השני שלי הוא שלא מספיק רק לרצות
02:38
to make music in something like Guitar Hero.
48
140000
3000
לעשות מוזיקה במשהו כמו גיטאר-הירו.
02:41
And music is very fun, but it's also transformative.
49
143000
3000
והמוזיקה אכן מהנה מאוד, אך היא גם טרנספורמטיבית.
02:44
It's very, very important.
50
146000
1000
זה חשוב, חשוב מאוד.
02:45
Music can change your life, more than almost anything.
51
147000
3000
מוסיקה יכולה לשנות את חייך, יותר כמעט מכל דבר אחר.
02:48
It can change the way you communicate with others,
52
150000
2000
היא יכול לשנות את הדרך בה אתה מתקשר עם אחרים,
02:50
it can change your body, it can change your mind. So, we're trying
53
152000
3000
היא יכולה לשנות את הגוף, היא יכולה לשנות את המיינד שלך. לכן, אנחנו מנסים
02:53
to go to the next step of how you build on top of something like Guitar Hero.
54
155000
4000
לעבור לשלב הבא שהוא כיצד לבנות הלאה על גבי משהו כמו גיטאר-הירו.
02:57
We are very involved in education. We have a long-term project
55
159000
3000
אנחנו מעורבים מאוד בחינוך. יש לנו פרויקט ארוך טווח
03:00
called Toy Symphony, where we make all kinds of instruments that are also addictive,
56
162000
4000
שנקרא "סימפונית צעצועים", שבו אנו יוצרים כל מיני כלים שגם ממכרים,
03:04
but for little kids, so the kids will fall in love with making music,
57
166000
4000
אבל עבור ילדים קטנים, כך שהילדים יתאהבו ביצירת מוסיקה,
03:08
want to spend their time doing it, and then will demand to know how it works,
58
170000
3000
ירצו לבלות את הזמן שלהם כשהם עושים את זה, ואז ידרשו לדעת איך זה עובד,
03:11
how to make more, how to create. So, we make squeezy instruments,
59
173000
3000
איך לעשות יותר, כיצד ליצור. לכן, אנו עושים כלים גמישים לחיצים,
03:14
like these Music Shapers that measure the electricity in your fingers,
60
176000
4000
כמו "מעצבי מוסיקה" שמודדים את זרם החשמל באצבעותיכם,
03:18
Beatbugs that let you tap in rhythms -- they gather your rhythm,
61
180000
3000
"חיפושיות קצב" שמאפשרות לכם להקיש במקצבים - הן אוספות את המקצב שלך,
03:21
and like hot potato, you send your rhythm to your friends,
62
183000
2000
וכמו תפוח אדמה חם, אתה שולח את המקצב לחברים שלך,
03:23
who then have to imitate or respond to what your doing --
63
185000
3000
שלאחר מכן צריכים לחקות אותו או להגיב על מה שאתה עושה-
03:26
and a software package called Hyperscore, which lets anybody use lines and color
64
188000
4000
וחבילת תוכנה בשם "היפרסקור", שמאפשרת לכל אחד להשתמש בקווים ובצבע
03:30
to make quite sophisticated music. Extremely easy to use, but once you use it,
65
192000
4000
כדי לעשות מוזיקה מתוחכמת למדי. קלה מאוד לשימוש, אבל ברגע שאתה משתמש בה,
03:34
you can go quite deep -- music in any style. And then, by pressing a button,
66
196000
4000
באפשרותך להיכנס די עמוק - מוסיקה בכל סגנון. ולאחר מכן, על-ידי לחיצה על לחצן,
03:38
it turns into music notation so that live musicians can play your pieces.
67
200000
6000
זה הופך לתווים כך שנגנים של ממש יכולים לנגן את הקטעים שלך.
03:44
We've had good enough, really, very powerful effects with kids
68
206000
3000
היו לנו , אפקטים די טובים, באמת אפקטים חזקים מאד עם ילדים
03:47
around the world, and now people of all ages, using Hyperscore.
69
209000
3000
ברחבי העולם, וכעת אנשים בכל הגילים, משתמשים בהיפרסקור.
03:50
So, we've gotten more and more interested in using these kinds of creative activities
70
212000
4000
וכך, התחלנו מתעניינים יותר ויותר כיצד להשתמש בסוגים אלה של פעילויות יצירתיות
03:54
in a much broader context, for all kinds of people
71
216000
2000
בראייה הרבה יותר רחבה, עבור כל מיני אנשים
03:56
who don't usually have the opportunity to make music.
72
218000
3000
שאין להם בדרך כלל הזדמנות ליצור מוזיקה.
03:59
So, one of the growing fields that we're working on
73
221000
1000
לכן, אחד התחומים הגדלים והולכים שאנחנו עובדים עליו
04:00
at the Media Lab right now is music, mind and health.
74
222000
3000
במעבדת המדיה כעת הוא מוסיקה, מיינד ובריאות.
04:03
A lot of you have probably seen Oliver Sacks' wonderful new book called
75
225000
3000
הרבה מכם ראו כנראה את ספרו החדש והנפלא של אוליבר סאקס
04:06
"Musicophilia". It's on sale in the bookstore. It's a great book.
76
228000
4000
"מוסיקופיליה". הוא מוצע למכירה בחנויות הספרים. זה ספר נהדר.
04:10
If you haven't seen it, it's worth reading. He's a pianist himself,
77
232000
2000
אם לא ראיתם אותו, כדאי שתקראו, הוא עצמו פסנתרן,
04:12
and he details his whole career of looking at and observing
78
234000
4000
והוא מתאר את כל הקריירה שלו של הסתכלות והתבוננות
04:16
incredibly powerful effects that music has had on peoples' lives in unusual situations.
79
238000
5000
בהשפעות החזקות שהיו למוסיקה על חייהם של אנשים במצבים יוצאי דופן.
04:21
So we know, for instance, that music is almost always the last thing
80
243000
3000
כך אנו יודעים, למשל, שהמוזיקה היא כמעט תמיד הדבר האחרון
04:24
that people with advanced Alzheimer's can still respond to.
81
246000
4000
שאנשים עם אלצהיימר מתקדם יכולים עדין להגיב אליו.
04:28
Maybe many of you have noticed this with loved ones,
82
250000
2000
אולי רבים מכם שמו לב לזה אצל יקיריהם,
04:30
you can find somebody who can't recognize their face in the mirror,
83
252000
2000
אתם רואים מישהו שלא מסוגל לזהות את פניו במראה,
04:32
or can't tell anyone in their family, but you can still find a shard of music
84
254000
3000
או שלא יכול להכיר אף אחד מבני המשפחה שלהם, אך עדיין ניתן למצוא שבריר של מוסיקה
04:35
that that person will jump out of the chair and start singing. And with that
85
257000
4000
שאותו אדם יקפוץ מהכיסא ויתחיל לשיר. ועם זה
04:39
you can bring back parts of people's memories and personalities.
86
261000
2000
ניתן להחזיר חלקי זיכרונות וזהויות של אנשים.
04:41
Music is the best way to restore speech to people who have lost it through strokes,
87
263000
4000
מוסיקה היא הדרך הטובה ביותר כדי לשקם דיבור באנשים שאיבדו אותו כתוצאה מאירוע מוחי,
04:45
movement to people with Parkinson's disease.
88
267000
2000
יכולות תנועה באנשים עם מחלת פרקינסון.
04:47
It's very powerful for depression, schizophrenia, many, many things.
89
269000
4000
היא רבת עוצמה עבור דיכאון, סכיזופרניה, הרבה, הרבה דברים,
04:51
So, we're working on understanding those underlying principles
90
273000
2000
כך, אנחנו עובדים על הבנת עקרונות בסיסיים אלה
04:53
and then building activities which will let music really improve people's health.
91
275000
4000
ואז לבנות פעילויות שיאפשרו למוסיקה באמת לשפר את בריאותם של אנשים.
04:57
And we do this in many ways. We work with many different hospitals.
92
279000
3000
אנו עושים זאת בדרכים רבות. אנו עובדים עם בתי חולים שונים רבים.
05:00
One of them is right near Boston, called Tewksbury Hospital.
93
282000
3000
אחד מהם טיוקסברי הוספיטל שנמצא ממש קרוב לבוסטון.
05:03
It's a long-term state hospital, where several years ago
94
285000
2000
זהו בית חולים ציבורי לאישפוז ממושך, שבו לפני מספר שנים
05:05
we started working with Hyperscore and patients with physical and mental disabilities.
95
287000
4000
התחלנו לעבוד עם היפרסקור ועם חולים עם מוגבלויות פיזיות או נפשיות.
05:09
This has become a central part of the treatment at Tewksbury hospital,
96
291000
4000
זה הפך להיות חלק מרכזי מהטיפול בבית-החולים טיוקסברי
05:13
so everybody there clamors to work on musical activities.
97
295000
4000
כך שכולם שם תובעים בקול בפעילויות המוסיקליות.
05:17
It's the activity that seems to accelerate people's treatment the most
98
299000
4000
זוהי הפעילות שכנראה מאיצה הכי הרבה את הטיפול
05:21
and it also brings the entire hospital together as a kind of musical community.
99
303000
4000
והיא גם מפגישה את כל בית החולים יחד למעין קהילה מוזיקלית.
05:25
I wanted to show you a quick video of some of this work before I go on.
100
307000
4000
רציתי להראות לכם סרטון קצר של חלק מעבודה זו לפני שאני ממשיך הלאה.
06:10
Video: They're manipulating each other's rhythms.
101
352000
2000
וידאו: הם מתפעלים את המקצבים זה על זה.
06:12
It's a real experience, not only to learn how to play and listen to rhythms,
102
354000
4000
זוהי חוויה אמיתית, לא רק כדי ללמוד איך לשחק ולהקשיב למקצבים,
06:16
but to train your musical memory and playing music in a group.
103
358000
5000
אלא כדי לתרגל את הזיכרון המוסיקלי ולהשמיע מוסיקה בקבוצה.
06:21
To get their hands on music, to shape it themselves, change it,
104
363000
4000
להבין את המוזיקה, לעצב אותה בעצמם, לשנות אותה,
06:25
to experiment with it, to make their own music.
105
367000
2000
להתנסות בה, ליצור את המוסיקה שלהם עצמם.
06:27
So Hyperscore lets you start from scratch very quickly.
106
369000
4000
כך היפרסקור מאפשרת לך להתחיל מאפס מהר מאוד.
06:38
Everybody can experience music in a profound way,
107
380000
2000
כולם יכולים לחוות מוסיקה בצורה עמוקה,
06:40
we just have to make different tools.
108
382000
2000
אנחנו רק צריכים לבנות כלים אחרים.
06:59
The third idea I want to share with you is that music, paradoxically,
109
401000
6000
הרעיון השלישי שאני רוצה לשתף איתכם הוא שמוסיקה, באופן פרדוקסאלי,
07:05
I think even more than words, is one of the very best ways we have
110
407000
3000
לדעתי, יותר ממילים אפילו , היא אחת הדרכים הטובות ביותר שיש לנו
07:08
of showing who we really are. I love giving talks, although
111
410000
4000
להראות מי אנחנו באמת. אני אוהב לתת הרצאות, למרות
07:12
strangely I feel more nervous giving talks than playing music.
112
414000
2000
שבאופן מוזר אני מרגיש יותר עצבני, מלהרצות מאשר מלהשמיע מוסיקה.
07:14
If I were here playing cello, or playing on a synth, or sharing my music with you,
113
416000
3000
אם הייתי מנגן כאן בצ'לו, או מנגן על סינתיסייזר, או משתף את המוסיקה שלי איתכם,
07:17
I'd be able to show things about myself that I can't tell you in words,
114
419000
5000
הייתי יכול להראות דברים על עצמי שאינני יכול לומר לכם במילים,
07:22
more personal things, perhaps deeper things.
115
424000
3000
דברים אישיים יותר, אולי עמוקים יותר.
07:25
I think that's true for many of us, and I want to give you two examples
116
427000
3000
אני חושב שזה נכון לגבי רבים מאיתנו, אני רוצה לתת לכם שתי דוגמאות
07:28
of how music is one of the most powerful interfaces we have,
117
430000
3000
איך המוסיקה היא אחד הממשקים החזקים שיש לנו,
07:31
from ourselves to the outside world.
118
433000
2000
מתוך עצמנו אל העולם החיצוני.
07:33
The first is a really crazy project that we're building right now, called
119
435000
4000
הראשון הוא פרוייקט ממש מטורף שאנחנו בונים עכשיו, שנקרא
07:37
Death and the Powers. And it's a big opera,
120
439000
2000
"מוות והכוחות." וזוהי אופרה גדולה מאד,
07:39
one of the larger opera projects going on in the world right now.
121
441000
4000
אחד הפרוייקטים הגדולים ביותר של אופרה שקורים כעת בעולם.
07:43
And it's about a man, rich, successful, powerful, who wants to live forever.
122
445000
5000
והיא אודות אדם, עשיר, מצליח, רב עוצמה, שרוצה לחיות לנצח.
07:48
So, he figures out a way to download himself into his environment,
123
450000
2000
כך, שהוא מוצא דרך דרך "להוריד" את עצמו לתוך הסביבה שלו,
07:50
actually into a series of books.
124
452000
3000
למעשה לתוך סדרת ספרים.
07:53
So this guy wants to live forever, he downloads himself into his environment.
125
455000
3000
אם כן, הברנש הזה רוצה לחיות לנצח, הוא "מוריד" את עצמו לסביבה שלו.
07:56
The main singer disappears at the beginning of the opera
126
458000
4000
הזמר הראשי נעלם בתחילת האופרה
08:00
and the entire stage becomes the main character. It becomes his legacy.
127
462000
4000
והבמה כולה הופכת להיות הדמות הראשית. הוא נהפכת למורשת שלו.
08:04
And the opera is about what we can share, what we can pass on to others,
128
466000
3000
והאופרה היא על מה שאנחנו יכולים לשתף, מה שאנחנו יכולים להעביר לאחרים,
08:07
to the people we love, and what we can't.
129
469000
2000
לאנשים שאנחנו אוהבים, ומה אנחנו לא יכולים.
08:09
Every object in the opera comes alive and is a gigantic music instrument,
130
471000
4000
כל אובייקט באופרה מתעורר לחיים, והוא כלי נגינה ענק,
08:13
like this chandelier. It takes up the whole stage. It looks like a chandelier,
131
475000
3000
כמו נברשת זו. היא תופסת את הבמה כולה. זה נראה כמו נברשת,
08:16
but it's actually a robotic music instrument.
132
478000
2000
אך זה למעשה כלי נגינה רובוטי.
08:18
So, as you can see in this prototype, gigantic piano strings,
133
480000
4000
לכן, כפי שניתן לראות באב-טיפוס זה, מיתרי פסנתר ענקיים,
08:22
each string is controlled with a little robotic element --
134
484000
3000
כל מיתר נשלט על ידי רכיב רובוטי קטן
08:25
either little bows that stroke the strings, propellers that tickle the strings,
135
487000
5000
או קשתות קטנות שמכות במיתרים, פרופלורים שטופחים על המיתרים,
08:30
acoustic signals that vibrate the strings. We also have an army of robots on stage.
136
492000
5000
אותות אקוסטים שמרטיטים את המיתרים. יש לנו גם צבא של רובוטים על הבמה.
08:35
These robots are the kind of the intermediary between the main character, Simon Powers,
137
497000
4000
רובוטים אלה הם סוג של מתווכים בין הדמות הראשית, סיימון פאוארס,
08:39
and his family. There are a whole series of them, kind of like a Greek chorus.
138
501000
4000
ובני משפחתו. יש סדרות שלמות שלהם , משהו כמו מקהלה יוונית.
08:43
They observe the action. We've designed these square robots that we're testing right now
139
505000
5000
הם צופים בפעולה. תיכננו את הרובוטים המרובעים האלה שאנחנו מנסים כעת
08:48
at MIT called OperaBots. These OperaBots follow my music.
140
510000
3000
ב- MIT שנקראים "אופרה-בוטים." אופרה בוטים אלה עוקבים אחר המוסיקה שלי.
08:51
They follow the characters. They're smart enough, we hope,
141
513000
3000
הם עוקבים אחר הדמויות. הם חכמים מספיק, אנו מקווים,
08:54
not to bump into each other. They go off on their own.
142
516000
3000
לא להיתקל זה בזה. הם יוצאים למסעות בעצמם.
08:57
And then they can also, when you snap, line up exactly the way you'd like to.
143
519000
6000
ואז הם גם, כאשר אתה מקיש באצבעותך, מסתדרים בשורה בדיוק כפי שהיית רוצה.
09:03
Even though they're cubes, they actually have a lot of personality.
144
525000
2000
אף-על-פי שהם קוביות, הם למעשה בעלי אישיות רבה.
09:12
The largest set piece in the opera is called The System. It's a series of books.
145
534000
4000
קטע הסט הגדול ביותר באופרה נקרא "המערכת". זוהי סדרה של ספרים.
09:16
Every single book is robotic, so they all move, they all make sound,
146
538000
4000
כל ספר יחיד הוא רובוטי, כך שכולם זזים, כולם משמיעים קולות,
09:20
and when you put them all together, they turn into these walls,
147
542000
4000
וכאשר תמקם את כולם יחד, הם הופכים לקירות האלו,
09:24
which have the gesture and the personality of Simon Powers. So he's disappeared,
148
546000
5000
שיש בהן את המחוות והאישיות של סיימון פאוארס. אז הוא נעלם,
09:29
but the whole physical environment becomes this person.
149
551000
3000
אבל הסביבה הפיזית כולה הופכת להיות אדם זה.
09:32
This is how he's chosen to represent himself.
150
554000
3000
זה האופן שהוא בחר להציג את עצמו.
09:35
The books also have high-packed LEDs on the spines. So it's all display.
151
557000
7000
בגב הספרים יש גם לד בדחיסות גבוהה . כך שכל זה הוא תצוגה.
09:42
And here's the great baritone James Maddalena as he enters The System.
152
564000
4000
והנה הבריטון הגדול ג'יימס מדלנה כשהוא נכנס ל"מערכת".
09:46
This is a sneak preview.
153
568000
1000
זוהי הצגה מוקדמת.
10:11
This premieres in Monaco -- it's in September 2009. If by any chance you can't make it,
154
593000
5000
הופעות הבכורה הן במונקו - זה בספטמבר 2009. אם במקרה אינכם יכולים להגיע,
10:16
another idea with this project -- here's this guy building his legacy
155
598000
3000
רעיון אחר עם פרוייקט זה - הנה הברנש בונה את המורשת שלו
10:19
through this very unusual form, through music and through the environment.
156
601000
4000
באופן מאד בלתי רגיל זה, באמצעות מוסיקה ובאמצעות הסביבה.
10:23
But we're also making this available both online and in public spaces,
157
605000
4000
אבל אנחנו עובדי על כך שזה יהיה זמין הן באינטרנט והן במרחבים ציבוריים,
10:27
as a way of each of us to use music and images from our lives
158
609000
4000
כאמצעי של כל אחד מאיתנו להשתמש במוסיקה ובדימויים מהחיים שלנו
10:31
to make our own legacy or to make a legacy of someone we love.
159
613000
3000
כדי לבנות את המורשת שלנו או של מישהו שאנו אוהבים.
10:34
So instead of being grand opera, this opera will turn into what we're
160
616000
3000
אז במקום להיות גראנד אופרה, אופרה זו תהפוך למשהו שאנחנו
10:37
thinking of as personal opera.
161
619000
2000
חושבים עליו כעל אופרה אישית.
10:39
And, if you're going to make a personal opera, what about a personal instrument?
162
621000
2000
ואם אתה מתכון ליצור אופרה אישית, מה לגבי כלי נגינה אישי?
10:41
Everything I've shown you so far -- whether it's a hyper-cello for Yo-Yo Ma
163
623000
3000
כל מה שהיצגתי לכם עד עכשיו – בין אם מדובר בהיפר-צ'לו עבור יו-יו מה
10:44
or squeezy toy for a child -- the instruments stayed the same and are valuable
164
626000
5000
או צעצוע כרית-לחיצה לילד – הכלים נשארו זהים והם בעלי ערך
10:49
for a certain class of person: a virtuoso, a child.
165
631000
3000
עבור רמה מסוימת של אדם: וירטואוז, ילד.
10:52
But what if I could make an instrument that could be adapted
166
634000
3000
אבל מה אם אני יכול ליצור כלי שניתן להתאימו
10:55
to the way I personally behave, to the way my hands work,
167
637000
4000
לדרך שבה אני באופן אישי מתנהג לאופן שבו הידיים שלי עובדות,
10:59
to what I do very skillfully, perhaps, to what I don't do so skillfully?
168
641000
3000
למה שאני עושה במיומנות גדולה, אולי, למה שאני לא כל כך עושה במיומנות?
11:02
I think that this is the future of interface, it's the future of music, the future of instruments.
169
644000
5000
אני חושב שזה העתיד של הממשק, זה הוא העתיד של המוסיקה, העתיד של כלי הנגינה.
11:07
And I'd like now to invite two very special people on the stage,
170
649000
3000
ואני רוצה כעת להזמין שני אנשים מאוד מיוחדים לבמה,
11:10
so that I can give you an example of what personal instruments might be like.
171
652000
6000
כך שאני יכול להדגים לכם איך כלים אישיים אלה עשויים להיות.
11:16
So, can you give a hand to Adam Boulanger, Ph.D. student from
172
658000
5000
אז, מחיאות כפיים לסטודנט אדם בולאנז'ה, דוקטורנט
11:21
the MIT Media Lab, and Dan Ellsey. Dan,
173
663000
7000
ממעבדת המדיה של MIT, ודן אלזי. דן,
11:28
thanks to TED and to Bombardier Flexjet, Dan is here with us today
174
670000
7000
הודות לטד ול "בומברדיה פלקסג'ט", דן נמצא כאן איתנו היום
11:35
all the way from Tewksbury. He's a resident at Tewksbury Hospital.
175
677000
4000
הוא הגיע כל הדרך מטיוקסברי. הוא תושב בית החולים טיוקסברי.
11:39
This is by far the farthest he's strayed from Tewksbury Hospital, I can tell you that,
176
681000
4000
זהו המקום הרחוק ביותר עד כה שהוא הגיע אליו מבית החולים טיוקסברי, אני יכול לומר לכם זאת,
11:43
because he's motivated to meet with you today and show you his own music.
177
685000
5000
כי יש לו מוטיבציה להיפגש איתכם היום ולהראות לכם את המוזיקה שלו .
11:48
So, first of all, Dan, do you want to say hi to everyone and tell everyone who you are?
178
690000
4000
לכן, קודם כל, דן, אתה רוצה לומר שלום לכולם ולספר לכולם מי אתה?
11:57
Dan Ellsey: Hello. My name is Dan Ellsey. I am 34 years old and I have cerebral palsy.
179
699000
8000
דן אלזי: שלום. שמי דן אלזי. אני בן 34, יש לי שיתוק מוחין.
12:05
I have always loved music and I am excited to be able to conduct
180
707000
6000
תמיד אהבתי מוסיקה, ואני נרגש מכך שאני יכול לנצח
12:11
my own music with this new software.
181
713000
2000
על המוזיקה שלי עם תוכנה חדשה זו.
12:15
Tod Machover: And we're really excited to have you here, really Dan. (Applause)
182
717000
11000
טוד מחובר : ואנחנו באמת מתרגשים שאתה עמנו כאן, באמת דן. (מחיאות כפיים)
12:26
So we met Dan about three years ago, three and a half years ago,
183
728000
3000
אז פגשנו את דן לפני כשלוש, שלוש וחצי שנים,
12:29
when we started working at Tewksbury. Everybody we met there was fantastic,
184
731000
5000
כאשר התחלנו לעבוד בטיוקסברי. כל מי שפגשנו שם היה נפלא,
12:34
did fantastic music. Dan had never made music before, and it turned out
185
736000
5000
ועשה מוסיקה נפלאה. דן מעולם לא יצר מוסיקה לפני כן, והתברר
12:39
he was really fantastic at it. He's a born composer.
186
741000
7000
שהוא היה באמת נפלא בזה. הוא מלחין מלידה.
12:46
He's very shy, too.
187
748000
3000
הוא גם מאוד ביישן.
12:49
So, turned out he's a fantastic composer, and over the last few years has been
188
751000
4000
כך, שהתברר שהוא מלחין נפלא, ובמשך מספר השנים האחרונות
12:53
a constant collaborator of ours. He has made many, many pieces.
189
755000
3000
הוא משתף אתנו פעולה באופן קבוע. הוא יצר הרבה קטעים.
12:56
He makes his own CDs. Actually, he is quite well known in the Boston area --
190
758000
3000
הוא עושה תקליטורים משלו. למעשה, הוא די ידוע באזור בוסטון-
12:59
mentors people at the hospital and children, locally, in how to make their own music.
191
761000
4000
הוא מדריך אנשים בבית החולים וילדים כיצד ליצור את המוסיקה שלהם.
13:03
And I'll let Adam tell you. So, Adam is a Ph.D. student at MIT, an expert in music
192
765000
5000
ואני אתן לאדם לספר לכם. אז, אדם הוא סטודנט דוקטורנט ב- MIT, מומחה למוזיקה
13:08
technology and medicine. And Adam and Dan have become close collaborators.
193
770000
5000
טכנולוגיה ורפואה. ואדם ודן נהיו משתפי פעולה קרובים.
13:13
What Adam's been working on for this last period is not only how to have Dan
194
775000
4000
אדם עבד בתקופה האחרונה לא רק על האפשרות שדן
13:17
be able easily to make his own pieces,
195
779000
3000
יוכל בקלות להלחין קטעים משלו,
13:20
but how he can perform his piece using this kind of personal instrument.
196
782000
3000
אך גם כיצד הוא יוכל לבצע את הקטע באמצעות סוג זה של כלי אישי.
13:23
So, you want to say a little bit about how you guys work?
197
785000
2000
אז אתה רוצה לספר קצת באיזה אופן אתם פועלים?
13:25
Adam Boulanger: Yes. So, Tod and I entered into a discussion
198
787000
3000
אדם בולאנז'ה : כן. כך, טוד ואני נקלענו לדיון
13:28
following the Tewksbury work and it was really about how Dan is an expressive
199
790000
4000
בעקבות העבודה בטיוקסברי וזה היה בקשר לכך שדן הוא אדם בעל יכולת הבעה,
13:32
person, and he's an intelligent and creative person. And it's in his face,
200
794000
5000
והוא אדם אינטליגנטי ויצירתי. ורואים זאת בפניו,
13:37
it's in his breathing, it's in his eyes. How come he can't perform
201
799000
3000
בנשימה שלו, זה בעיניו. איך ייתכן שהוא אינו יכול לבצע
13:40
one of his pieces of music? That's our responsibility, and it doesn't make sense.
202
802000
4000
אחד מקטעי המוסיקה שלו ? זוהי האחריות שלנו, וזה לא הגיוני.
13:44
So we started developing a technology that will allow him with nuance,
203
806000
3000
אז התחלנו לפתח טכנולוגיה שתאפשר לו עם ניואנס,
13:47
with precision, with control, and despite his physical disability, to be able to do that,
204
809000
5000
עם דיוק, עם שליטה, ולמרות הנכות הפיזית שלו , לעשות זאת,
13:52
to be able to perform his piece of music.
205
814000
3000
להיות מסוגל לבצע את היצירה המוזיקלית שלו.
13:55
So, the process and the technology --
206
817000
2000
כך, התהליך והטכנולוגיה --
13:57
basically, first we needed an engineering solution. So, you know,
207
819000
3000
ביסודו של דבר, תחילה היינו צריכים פתרון הנדסי. אז, אתם יודעים,
14:00
we have a FireWire camera, it looked at an infrared pointer.
208
822000
3000
יש לנו מצלמת FireWire, שהסתכלה על מצביע אינפרא-אדום.
14:03
We went with the type of gesture metaphor that Dan was already used to
209
825000
4000
הלכנו עם סוג של מטפורת מחווה שבה דן השתמש כבר
14:07
with his speaking controller.
210
829000
4000
עם בקר הדיבור שלו.
14:11
And this was actually the least interesting part of the work, you know,
211
833000
3000
וזה היה למעשה החלק הפחות מעניין של העבודה, אתם יודעים,
14:14
the design process. We needed an input; we needed continuous tracking;
212
836000
3000
תהליך העיצוב. היינו צריכים קלט; נזקקנו למעקב רציף;
14:17
in the software, we look at the types of shapes he's making.
213
839000
3000
בתוכנה, אנו רואים את סוגי הצורות שהוא מבצע.
14:20
But, then was the really interesting aspect of the work, following the engineering part,
214
842000
4000
אך, לאחר מכן היה ההיבט המעניין באמת של העבודה, בעקבות החלק ההנדסי,
14:24
where, basically, we're coding over Dan's shoulder at the hospital
215
846000
3000
היכן, שביסודו של דבר, אנו מקדדים מעבר לכתפו של דן בבית החולים
14:27
extensively to figure out, you know, how does Dan move?
216
849000
3000
באופן מקיף כדי להבין, אתם יודעים, כיצד דן ינוע?
14:30
What's useful to him as an expressive motion?
217
852000
2000
מה שימושי עבורו כתנועה הבעתית?
14:32
You know, what's his metaphor for performance?
218
854000
3000
אתה יודע, מה מטאפורת הביצוע שלו?
14:35
What types of things does he find
219
857000
2000
איזה סוגים של דברים לדעתו
14:37
important to control and convey in a piece of music?
220
859000
2000
חשובים כדי לפקח וכדי להעביר בקטע של מוסיקה?
14:39
So all the parameter fitting, and really the technology
221
861000
4000
כך שכל התאמות ההגדרות, והטכנולוגיה
14:43
was stretched at that point to fit just Dan.
222
865000
3000
נפרשו בנקודה זו כך שיתאימו בדיוק לדן.
14:46
And, you know, I think this is a perspective shift. It's not that our technologies --
223
868000
6000
ואתם יודעים, אני חושב שזו הסטת פרספקטיבה. זה לא שהטכנולוגיות שלנו -
14:52
they provide access, they allow us to create pieces of creative work.
224
874000
4000
הן מספקות גישה, הן מאפשרות לנו ליצור קטעים של עבודה יצירתית.
14:56
But what about expression? What about that moment when an artist delivers
225
878000
3000
אבל מה לגבי המבע? מה לגבי הרגע שבו האמן מוסר
14:59
that piece of work? You know, do our technologies allow us to express?
226
881000
4000
חלק זה של העבודה? אתם יודעים, האם הטכנולוגיות שלנו מאפשרות לנו לבטא?
15:03
Do they provide structure for us to do that? And, you know, that's a personal relationship
227
885000
4000
האם הן מספקות לנו את המבנה הנחוץ כדי לעשות את זה? ואתם יודעים, זוהי מערכת יחסים אישית
15:07
to expression that is lacking in the technological sphere. So, you know,
228
889000
4000
לביטוי שחסר בתחום הטכנולוגי. אז, אתם יודעים,
15:11
with Dan, we needed a new design process, a new engineering process
229
893000
3000
עם דן, היינו צריכים תהליך עיצוב חדש, תהליך הנדסי חדש
15:14
to sort of discover his movement and his path to expression that allow him to perform.
230
896000
5000
כדי לגלות איכשהו את התנועה והנתיב שלו לביטוי שמאפשר לו את הביצוע.
15:19
And so that's what we'll do today.
231
901000
2000
אז זה מה שאנחנו נעשה היום.
15:21
TM: So let's do it. So Dan do you want to tell everyone
232
903000
2000
ט.מ: אז בואו ונעשה את זה. כך, דן, ברצונך לספר לכולם
15:23
about what you're going to play now?
233
905000
2000
מה אתה עומד לנגן כעת?
15:31
DE: This is "My Eagle Song."
234
913000
2000
ד.ה: זהו "שיר הנשר שלי."
15:35
TM: So Dan is going to play a piece of his, called "My Eagle Song".
235
917000
3000
ט.מ: אם כן, דן עומד לנגן קטע שלו, שנקרא "שיר הנשר שלי".
15:38
In fact, this is the score for Dan's piece,
236
920000
2000
למעשה, זהו דף התווים של הקטע של דן,
15:40
completely composed by Dan in Hyperscore.
237
922000
3000
חובר לחלוטין על-ידי דן בהיפרסקור.
15:43
So he can use his infrared tracker to go directly into Hyperscore.
238
925000
5000
כך הוא יכול להשתמש בגשש האינפרא-אדום שלו כדי לעבור ישירות להיפרסקור.
15:48
He's incredibly fast at it, too, faster than I am, in fact.
239
930000
3000
הוא מהיר מאוד בכך, גם, מהר יותר ממני, למעשה.
15:51
(Laughter)
240
933000
2000
(צחוק)
15:55
TM: He's really modest, too.
241
937000
2000
TM: הוא באמת גם צנוע.
15:58
So he can go in Hyperscore. You start out by making melodies and rhythms.
242
940000
6000
כך הוא יכול ללכת להיפרסקור. אתה מתחיל ביצירת מלודיות, ומקצבים.
16:04
He can place those exactly where he wants.
243
946000
2000
הוא יכול למקם את אלה בדיוק היכן שהוא רוצה.
16:06
Each one gets a color. He goes back into the composition window,
244
948000
3000
כל אחד מקבל צבע. הוא חוזר לתוך חלון הקומפוזיציה,
16:09
draws the lines, places everything the way he wants to. Looking at the Hyperscore,
245
951000
5000
מצייר את הקווים, ממקם הכל באופן שהוא רוצה. מסתכל בהיפרסקור.
16:14
you can see it also, you can see where the sections are,
246
956000
3000
באפשרותכם לראות זאת גם, ניתן לראות היכן נמצאים הקטעים,
16:17
something might continue for a while, change, get really crazy and then end
247
959000
5000
משהו עשוי להמשיך לזמן מה, להשתנות, להיעשות ממש מטורף ולאחר מכן להסתיים
16:22
up with a big bang at the end.
248
964000
3000
עם הביג-בנג בסוף.
16:25
So that's the way he made his piece, and as Adam says,
249
967000
3000
אז זו הדרך שהוא יצר את הקטע שלו, וכמו שאדם אומר,
16:28
we then figured out the best way to have him perform his piece.
250
970000
7000
לאחר מכן גילינו את הדרך הטובה ביותר לאפשר לו לבצע את הקטע שלו.
16:35
It's going to be looked at by this camera, analyze his movements,
251
977000
3000
זה עומד להיראות על ידי מצלמה זו , שתנתח את תנועותיו,
16:38
it's going to let Dan bring out all the different aspects of his music that he wants to.
252
980000
4000
זה יאפשר לדן להציג כפי שהוא רוצה את ההיבטים השונים של המוזיקה שלו.
16:42
And you're also going to notice a visual on the screen.
253
984000
3000
ואתם גם עומדים לראות זאת באופן חזותי על המסך.
16:45
We asked one of our students to look at what the camera is measuring.
254
987000
6000
ביקשנו מאחד התלמידים שלנו לבדוק מה המצלמה מודדת.
16:51
But instead of making it very literal, showing you exactly
255
993000
3000
אך במקום לעשות זאת באופן מאד מילולי , להראות לכם בדיוק
16:54
the camera tracing, we turned it into a graphic that shows you the basic
256
996000
5000
את המעקב של המצלמה, הפכנו זאת לתרשים גרפי שמציג בפניכם את
16:59
movement, and shows the way it's being analyzed.
257
1001000
4000
התנועה הבסיסית, ומראה את הדרך שהיא נחקרת.
17:03
I think it gives an understanding of how we're picking out movement from what
258
1005000
4000
אני חושב שזה מסביר כיצד אנו בוחרים תנועה ממה
17:07
Dan's doing, but I think it will also show you, if you look at that movement,
259
1009000
4000
שדן עושה, אך לדעתי זה גם יראה לכם, אם אתם מסתכלים על תנועה זו,
17:11
that when Dan makes music, his motions are very purposeful, very precise,
260
1013000
7000
שכאשר דן יוצר מוסיקה, תנועותיו הן תכליתיות מאוד, מדויקות מאוד,
17:18
very disciplined and they're also very beautiful.
261
1020000
3000
ממושמעות מאוד והן גם יפות מאוד.
17:21
So, in hearing this piece, as I mentioned before, the most important thing is
262
1023000
5000
כך, שכששומעים קטע זה, כמו שאמרתי קודם, הדבר החשוב ביותר הוא
17:26
the music's great, and it'll show you who Dan is.
263
1028000
3000
שהמוסיקה נפלאה, וזה יראה לכם מי הוא דן.
17:29
So, are we ready Adam?
264
1031000
2000
אם כן, אנחנו מוכנים אדם ?
17:31
AB: Yeah.
265
1033000
2000
א.ב.: כן.
17:33
TM: OK, now Dan will play his piece "My Eagle Song" for you.
266
1035000
4000
ט.מ.: טוב, עכשיו דן ישמיע את הקטע שלו "שיר הנשר שלי" בשבילכם.
20:01
(Applause)
267
1183000
24000
(מחיאות כפיים)
20:25
TM: Bravo.
268
1207000
2000
ט.מ.: בראבו.
20:27
(Applause)
269
1209000
9000
(מחיאות כפיים)
ABOUT THE SPEAKERS
Tod Machover - Composer, inventorAt MIT's Media Lab, Tod Machover creates boundary-breaking new music, often using new instruments and music technologies he has invented.
Why you should listen
Tod Machover is head of the MIT Media Lab's Hyperinstruments/Opera of the Future group. He has composed five operas and helped to develop many groundbeaking musical technologies -- including Hyperinstruments, a technology that augments musical expression for both virtuosi (from Yo-Yo Ma to Prince) and amateurs, and Hyperscore, software that allows anyone to create sophisticated, original music by using lines and colors. Many of Machover's principles about "active participation" in music are exemplified in Guitar Hero, which grew out of his lab.
Among his current projects is a new opera, Death and the Powers, complete with a musical chandelier, animatronic walls, and an army of robots. Death and the Powers premieres in Monaco in September 2009.
A recent focus of Machover's group has been on Music, Mind and Health, which marshals the power of music to promote well-being. Working with long-term patients at facilities such as Tewksbury Hospital, north of Boston, the group's goal is to develop personal musical activities that adapt to the particular skills and needs of each individual. In this way, the path to health becomes as rewarding as learning an instrument, composing a symphony, or premiering at Carnegie Hall.
Tod Machover | Speaker | TED.com
Dan Ellsey - Musician
Dan Ellsey uses Hyperscore music software and a custom-tuned musical "hyperinstrument" to write, perform and conduct his music, and to help others learn how to compose.
Why you should listen
A resident of Tewksbury Hospital in Massachusetts, Dan Ellsey has cerebral palsy and does not walk or speak. He does, however, write and play his own music, and mentor others, through a groundbreaking music system developed by MIT's Tod Machover and his team, including grad student Adam Boulanger. Working closely with this team, Ellsey helped to develop and fine-tune a head-mounted interface, tweaked to respond to his movements, that allows him to compose music and to conduct nuanced performances of his work. Hyperscore software helps Ellsey notate his musical ideas.
Ellsey's work has been performed at MIT, on the radio and at workshops around the Boston area. The Lowell Symphony Orchestra performed his piece "Our Musically" at a 2004 concert for residents of Tewksbury -- many of whom count Ellsey as a mentor in their own musical education.
Dan Ellsey | Speaker | TED.com