TED@IBM
Raphael Arar: How we can teach computers to make sense of our emotions
Рафаель Арар: Як можна навчити комп'ютери розуміти наші емоції
Filmed:
Readability: 4.3
1,255,602 views
Як можна зробити штучний інтелект, з яким люди дійсно хочуть взаємодіяти? Рафаель Арар пропонує нам почати з мистецтва. Він ділиться інтерактивними проектами, які допомагають штучному інтелекту досліджувати складні ідеї, такі як ностальгія, інтуїція та розмова - всі вони працюють з метою зробити нашу майбутню технологію такою ж людяною, як і штучною.
Raphael Arar - Designer, researcher
IBM's Raphael Arar creates art and designs experiences that examine the complexities of our increasingly technocentric lives. Full bio
IBM's Raphael Arar creates art and designs experiences that examine the complexities of our increasingly technocentric lives. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:13
I consider myself one part artist
and one part designer.
and one part designer.
0
1760
4680
Я вважаю себе частково митцем,
а частково дизайнером.
а частково дизайнером.
00:18
And I work at an artificial
intelligence research lab.
intelligence research lab.
1
6480
3160
Я працюю в дослідницькій лабораторії
з вивчення штучного інтелекту.
з вивчення штучного інтелекту.
00:22
We're trying to create technology
2
10720
1696
Ми намагаємося створити технологію,
00:24
that you'll want to interact with
in the far future.
in the far future.
3
12440
3296
що знадобиться
в далекому майбутньому.
в далекому майбутньому.
00:27
Not just six months from now,
but try years and decades from now.
but try years and decades from now.
4
15760
4640
Не лише за шість місяців,
але й через багато років і десятиріч.
але й через багато років і десятиріч.
00:33
And we're taking a moonshot
5
21120
1616
І ми робимо сміливу спробу
00:34
that we'll want to be
interacting with computers
interacting with computers
6
22760
2456
взаємодіяти з комп'ютерами
00:37
in deeply emotional ways.
7
25240
2120
на глибоко емоційному рівні.
00:40
So in order to do that,
8
28280
1456
Щоб це зробити,
00:41
the technology has to be
just as much human as it is artificial.
just as much human as it is artificial.
9
29760
4480
технологія має бути настільки ж
природною, наскільки вона штучна.
природною, наскільки вона штучна.
00:46
It has to get you.
10
34920
2256
Вона повинна розуміти вас.
00:49
You know, like that inside joke
that'll have you and your best friend
that'll have you and your best friend
11
37200
3336
Знаєте, наче такий жарт,
від якого ви з найкращим другом
від якого ви з найкращим другом
00:52
on the floor, cracking up.
12
40560
1936
від сміху качаєтесь по підлозі.
00:54
Or that look of disappointment
that you can just smell from miles away.
that you can just smell from miles away.
13
42520
4560
Або такий погляд розчарування,
який відчувається навіть на відстані.
який відчувається навіть на відстані.
01:00
I view art as the gateway to help us
bridge this gap between human and machine:
bridge this gap between human and machine:
14
48560
6040
Мені здається, що мистецтво допоможе
подолати розрив між людиною та машиною:
подолати розрив між людиною та машиною:
01:07
to figure out what it means
to get each other
to get each other
15
55280
3136
з'ясувати, що значить
розуміти один одного,
розуміти один одного,
01:10
so that we can train AI to get us.
16
58440
2760
щоб потім навчити штучний інтелект
розуміти нас.
розуміти нас.
01:13
See, to me, art is a way
to put tangible experiences
to put tangible experiences
17
61920
3816
Для мене мистецтво є засобом
поєднання конкретного досвіду
поєднання конкретного досвіду
01:17
to intangible ideas,
feelings and emotions.
feelings and emotions.
18
65760
3240
з нематеріальними ідеями,
почуттями й емоціями.
почуттями й емоціями.
01:21
And I think it's one
of the most human things about us.
of the most human things about us.
19
69800
2600
Думаю, це одна з найбільш "людських" рис,
притаманних нам.
притаманних нам.
01:25
See, we're a complicated
and complex bunch.
and complex bunch.
20
73480
2936
Ми — дуже складні істоти.
01:28
We have what feels like
an infinite range of emotions,
an infinite range of emotions,
21
76440
3136
В нас є майже нескінченний
діапазон емоцій,
діапазон емоцій,
01:31
and to top it off, we're all different.
22
79600
2496
до того ж, ми всі різні.
01:34
We have different family backgrounds,
23
82120
2296
У нас різні сімейні передумови,
01:36
different experiences
and different psychologies.
and different psychologies.
24
84440
3080
різний досвід
і різні характери.
і різні характери.
01:40
And this is what makes life
really interesting.
really interesting.
25
88240
2720
Це саме те, що робить життя
дуже цікавим.
дуже цікавим.
01:43
But this is also what makes
working on intelligent technology
working on intelligent technology
26
91440
3496
Але це також робить взаємодію
з розумною технологією
з розумною технологією
01:46
extremely difficult.
27
94960
1600
надзвичайно важкою.
01:49
And right now, AI research, well,
28
97640
3456
Дослідження штучного інтелекту
01:53
it's a bit lopsided on the tech side.
29
101120
2016
завжди орієнтоване на технічну сторону.
01:55
And that makes a lot of sense.
30
103160
2136
Це цілком логічно.
01:57
See, for every
qualitative thing about us --
qualitative thing about us --
31
105320
2456
Тому що всі наші якісні характеристики —
01:59
you know, those parts of us that are
emotional, dynamic and subjective --
emotional, dynamic and subjective --
32
107800
4456
емоційні, динамічні та суб'єктивні
сторони нашої особистості —
сторони нашої особистості —
02:04
we have to convert it
to a quantitative metric:
to a quantitative metric:
33
112280
3136
повинні бути перетворені
на кількісні показники,
на кількісні показники,
02:07
something that can be represented
with facts, figures and computer code.
with facts, figures and computer code.
34
115440
4360
ті, які можна представити у вигляді
фактів, цифр та комп'ютерного коду.
фактів, цифр та комп'ютерного коду.
02:13
The issue is, there are
many qualitative things
many qualitative things
35
121000
3376
Але проблема в тому,
що багато якісних характеристик,
що багато якісних характеристик,
02:16
that we just can't put our finger on.
36
124400
1960
неможливо чітко визначити.
02:20
So, think about hearing
your favorite song for the first time.
your favorite song for the first time.
37
128400
3200
Згадайте, наприклад, коли ви вперше почули
свою улюблену пісню.
свою улюблену пісню.
02:25
What were you doing?
38
133200
1200
Що ви тоді робили?
02:28
How did you feel?
39
136000
1200
Як ви почувалися?
02:30
Did you get goosebumps?
40
138720
1360
Чи бігали мурашки по тілу?
02:33
Or did you get fired up?
41
141240
1640
Чи ви надихнулися?
02:36
Hard to describe, right?
42
144400
1200
Складно описати, так?
02:38
See, parts of us feel so simple,
43
146800
2096
Здається, що все дуже просто,
02:40
but under the surface,
there's really a ton of complexity.
there's really a ton of complexity.
44
148920
3656
але під поверхнею в нас
дійсно безодня складності.
дійсно безодня складності.
02:44
And translating
that complexity to machines
that complexity to machines
45
152600
2936
І вміння передати цю складність машинам
02:47
is what makes them modern-day moonshots.
46
155560
2856
буде справжнім проривом.
02:50
And I'm not convinced that we can
answer these deeper questions
answer these deeper questions
47
158440
4176
Я не впевнений, що ми зможемо
відповісти на ці глибокі питання
відповісти на ці глибокі питання
02:54
with just ones and zeros alone.
48
162640
1480
лише за допомогою нулів та одиниць.
02:57
So, in the lab, I've been creating art
49
165120
1936
Отож в лабораторії
я займаюся мистецтвом,
я займаюся мистецтвом,
02:59
as a way to help me
design better experiences
design better experiences
50
167080
2456
яке б допомогло мені
вдосконалити дизайн
вдосконалити дизайн
03:01
for bleeding-edge technology.
51
169560
2096
ультрасучасної технології.
03:03
And it's been serving as a catalyst
52
171680
1736
Це прискорює
03:05
to beef up the more human ways
that computers can relate to us.
that computers can relate to us.
53
173440
3840
та покращує нашу взаємодію з комп'ютерами
на більш людяному рівні.
на більш людяному рівні.
03:10
Through art, we're tacking
some of the hardest questions,
some of the hardest questions,
54
178000
2696
Завдяки мистецтву ми ставимо
деякі з найважчих питань:
деякі з найважчих питань:
03:12
like what does it really mean to feel?
55
180720
2360
"Що насправді означає відчувати"?
03:16
Or how do we engage and know
how to be present with each other?
how to be present with each other?
56
184120
4080
"Як взаємодіяти і звідки
ми знаємо, як потрібно поводитися?"
ми знаємо, як потрібно поводитися?"
03:20
And how does intuition
affect the way that we interact?
affect the way that we interact?
57
188800
4000
"Як інтуїція
впливає на нашу взаємодію"?
впливає на нашу взаємодію"?
03:26
So, take for example human emotion.
58
194440
2056
Візьмемо, наприклад,
людські емоції.
людські емоції.
03:28
Right now, computers can make sense
of our most basic ones,
of our most basic ones,
59
196520
3256
Зараз комп'ютери можуть зрозуміти
наші найпростіші емоції:
наші найпростіші емоції:
03:31
like joy, sadness,
anger, fear and disgust,
anger, fear and disgust,
60
199800
3696
радість, смуток,
гнів, страх і відразу,
гнів, страх і відразу,
03:35
by converting those
characteristics to math.
characteristics to math.
61
203520
3000
перетворивши їх характеристики
на математичні еквіваленти.
на математичні еквіваленти.
03:39
But what about the more complex emotions?
62
207400
2536
А як щодо складніших емоцій?
03:41
You know, those emotions
63
209960
1216
Знаєте, такі емоції,
03:43
that we have a hard time
describing to each other?
describing to each other?
64
211200
2376
що складно пояснити іншим?
03:45
Like nostalgia.
65
213600
1440
Наприклад, ностальгія.
03:47
So, to explore this, I created
a piece of art, an experience,
a piece of art, an experience,
66
215640
3936
Щоб дослідити це,
я створив художній об'єкт, інсталяцію,
я створив художній об'єкт, інсталяцію,
03:51
that asked people to share a memory,
67
219600
2096
яка запрошує людей ділитися спогадами.
03:53
and I teamed up with some data scientists
68
221720
2136
Я співпрацював з ученими,
що вивчають дані,
що вивчають дані,
03:55
to figure out how to take
an emotion that's so highly subjective
an emotion that's so highly subjective
69
223880
3576
щоб зрозуміти, як перетворити
дуже суб'єктивну емоцію
дуже суб'єктивну емоцію
03:59
and convert it into something
mathematically precise.
mathematically precise.
70
227480
3200
на щось математично точне.
Ми створили так званий
«рівень ностальгії»,
«рівень ностальгії»,
04:03
So, we created what we call
a nostalgia score
a nostalgia score
71
231840
2136
04:06
and it's the heart of this installation.
72
234000
2216
що є серцем цього художнього об'єкта.
04:08
To do that, the installation
asks you to share a story,
asks you to share a story,
73
236240
3056
Для цього вас запрошують
поділитися історією,
поділитися історією,
04:11
the computer then analyzes it
for its simpler emotions,
for its simpler emotions,
74
239320
3256
яку комп'ютер потім розкладе
на простіші емоції,
на простіші емоції,
перевірить вашу схильність
до вживання форм минулого часу,
до вживання форм минулого часу,
04:14
it checks for your tendency
to use past-tense wording
to use past-tense wording
75
242600
2656
04:17
and also looks for words
that we tend to associate with nostalgia,
that we tend to associate with nostalgia,
76
245280
3336
а також знайде слова,
які ми асоціюємо з ностальгією,
які ми асоціюємо з ностальгією,
04:20
like "home," "childhood" and "the past."
77
248640
3040
такі як «дім», «дитинство» та «минуле».
04:24
It then creates a nostalgia score
78
252760
2056
Потім він підрахує рівень ностальгії,
04:26
to indicate how nostalgic your story is.
79
254840
2736
щоб визначити,
наскільки ностальгічною є ваша історія.
наскільки ностальгічною є ваша історія.
04:29
And that score is the driving force
behind these light-based sculptures
behind these light-based sculptures
80
257600
4136
І ця оцінка є рушійною силою
цих світлових скульптур,
цих світлових скульптур,
04:33
that serve as physical embodiments
of your contribution.
of your contribution.
81
261760
3896
які служать фізичними втіленнями
вашої історії.
вашої історії.
04:37
And the higher the score,
the rosier the hue.
the rosier the hue.
82
265680
3216
Чим вище рівень,
тим насиченіший рожевий колір.
тим насиченіший рожевий колір.
04:40
You know, like looking at the world
through rose-colored glasses.
through rose-colored glasses.
83
268920
3936
Знаєте, це як дивитися на світ
крізь рожеві окуляри.
крізь рожеві окуляри.
04:44
So, when you see your score
84
272880
2616
Коли ви бачите свій рівень
04:47
and the physical representation of it,
85
275520
2656
і його кількісне вираження,
04:50
sometimes you'd agree
and sometimes you wouldn't.
and sometimes you wouldn't.
86
278200
2936
іноді ви згодні з цим, а іноді - ні.
04:53
It's as if it really understood
how that experience made you feel.
how that experience made you feel.
87
281160
3480
Виглядає, наче машина дійсно зрозуміла,
що ви почуваєте під впливом цього досвіду.
що ви почуваєте під впливом цього досвіду.
04:57
But other times it gets tripped up
88
285400
2216
Але іншого разу вона збивається,
04:59
and has you thinking
it doesn't understand you at all.
it doesn't understand you at all.
89
287640
2560
і вам здається,
що вас зовсім не зрозуміли.
що вас зовсім не зрозуміли.
05:02
But the piece really serves to show
90
290680
1896
Мета цього прикладу показати,
05:04
that if we have a hard time explaining
the emotions that we have to each other,
the emotions that we have to each other,
91
292600
4056
що, якщо нам важко пояснити
свої емоції один одному,
свої емоції один одному,
05:08
how can we teach a computer
to make sense of them?
to make sense of them?
92
296680
2360
то як навчити комп'ютер розуміти їх?
05:12
So, even the more objective parts
about being human are hard to describe.
about being human are hard to describe.
93
300360
3576
Отже, навіть об'єктивні поняття про те,
що таке бути людиною, важко описати.
що таке бути людиною, важко описати.
05:15
Like, conversation.
94
303960
1240
Наприклад, розмова.
Ви коли-небудь намагалися
розбити її на етапи?
розбити її на етапи?
05:17
Have you ever really tried
to break down the steps?
to break down the steps?
95
305880
2736
05:20
So think about sitting
with your friend at a coffee shop
with your friend at a coffee shop
96
308640
2656
Уявіть, що ви сидите
зі своїм другом в кафе
зі своїм другом в кафе
05:23
and just having small talk.
97
311320
1320
і просто теревените.
05:25
How do you know when to take a turn?
98
313160
1720
Як ви розумієте, коли чия черга?
05:27
How do you know when to shift topics?
99
315440
1840
Як ви розумієте, коли змінити тему?
05:29
And how do you even know
what topics to discuss?
what topics to discuss?
100
317960
2720
І навіть, як ви знаєте,
на які теми спілкуватися?
на які теми спілкуватися?
Бачите, більшість з нас
не думають про це,
не думають про це,
05:33
See, most of us
don't really think about it,
don't really think about it,
101
321560
2096
тому що це наша друга натура.
05:35
because it's almost second nature.
102
323680
1656
Коли ми знайомимось з кимось, ми
дізнаємося, що знаходить в них відгук,
дізнаємося, що знаходить в них відгук,
05:37
And when we get to know someone,
we learn more about what makes them tick,
we learn more about what makes them tick,
103
325360
3496
05:40
and then we learn
what topics we can discuss.
what topics we can discuss.
104
328880
2376
а потім дізнаємося,
про що будемо розмовляти.
про що будемо розмовляти.
05:43
But when it comes to teaching
AI systems how to interact with people,
AI systems how to interact with people,
105
331280
3656
Але коли ми говоримо про те, як навчити
штучний інтелект розмовляти з людьми,
штучний інтелект розмовляти з людьми,
05:46
we have to teach them
step by step what to do.
step by step what to do.
106
334960
2856
ми повинні навчати ШІ
крок за кроком.
крок за кроком.
05:49
And right now, it feels clunky.
107
337840
3496
І зараз це дуже незграбна взаємодія.
05:53
If you've ever tried to talk
with Alexa, Siri or Google Assistant,
with Alexa, Siri or Google Assistant,
108
341360
4136
Якщо ви коли-небудь намагалися розмовляти
з Alexa, Siri або Google Assistant,
з Alexa, Siri або Google Assistant,
05:57
you can tell that it or they
can still sound cold.
can still sound cold.
109
345520
4200
ви знаєте, що вони
можуть звучати досить холодно.
можуть звучати досить холодно.
Чи дратувало вас коли-небудь,
якщо вони не розуміли
якщо вони не розуміли
06:02
And have you ever gotten annoyed
110
350440
1656
06:04
when they didn't understand
what you were saying
what you were saying
111
352120
2256
ваше прохання?
06:06
and you had to rephrase what you wanted
20 times just to play a song?
20 times just to play a song?
112
354400
3840
Коли треба було 20 разів перефразувати
запит, щоб просто послухати пісню?
запит, щоб просто послухати пісню?
06:11
Alright, to the credit of the designers,
realistic communication is really hard.
realistic communication is really hard.
113
359440
4896
Добре, на думку дизайнерів,
реалістичне спілкування це дійсно важко.
реалістичне спілкування це дійсно важко.
06:16
And there's a whole branch of sociology,
114
364360
2136
І є ціла галузь соціології,
06:18
called conversation analysis,
115
366520
1936
що називається розмовним аналізом,
06:20
that tries to make blueprints
for different types of conversation.
for different types of conversation.
116
368480
3136
і яка намагається створити сценарії
для різних видів бесіди.
для різних видів бесіди.
06:23
Types like customer service
or counseling, teaching and others.
or counseling, teaching and others.
117
371640
4080
Наприклад, розмова в сфері обслуговування
або консультування, навчання та інші.
або консультування, навчання та інші.
06:28
I've been collaborating
with a conversation analyst at the lab
with a conversation analyst at the lab
118
376880
2936
В лабораторії разом
з мовним аналітиком,
з мовним аналітиком,
06:31
to try to help our AI systems
hold more human-sounding conversations.
hold more human-sounding conversations.
119
379840
4696
ми намагалися допомогти штучному інтелекту
вести справжню живу розмову.
вести справжню живу розмову.
06:36
This way, when you have an interaction
with a chatbot on your phone
with a chatbot on your phone
120
384560
3176
Аби, коли ви спілкуєтесь
з чат-ботом по телефону
з чат-ботом по телефону
06:39
or a voice-based system in the car,
121
387760
1856
або з голосовою системою автомобіля,
06:41
it sounds a little more human
and less cold and disjointed.
and less cold and disjointed.
122
389640
3320
це більше виглядало як спілкування з
людиною, а не холодна незв'язна бесіда.
людиною, а не холодна незв'язна бесіда.
Тому я створив цей художній об'єкт,
06:46
So I created a piece of art
123
394360
1336
06:47
that tries to highlight
the robotic, clunky interaction
the robotic, clunky interaction
124
395720
2816
щоб підкреслити
роботичну, незграбну взаємодію,
роботичну, незграбну взаємодію,
і щоб допомогти нам,
як розробникам, зрозуміти,
як розробникам, зрозуміти,
06:50
to help us understand, as designers,
125
398560
1976
06:52
why it doesn't sound human yet
and, well, what we can do about it.
and, well, what we can do about it.
126
400560
4576
чому цій розмові все ще бракує людяності
і що можна зробити, щоб це змінилося.
і що можна зробити, щоб це змінилося.
06:57
The piece is called Bot to Bot
127
405160
1456
Об'єкт називається "Розмова ботів",
06:58
and it puts one conversational
system against another
system against another
128
406640
2936
в ньому взаємодіють дві розмовні системи
07:01
and then exposes it to the general public.
129
409600
2536
і широка публіка може за цим спостерігати.
07:04
And what ends up happening
is that you get something
is that you get something
130
412160
2496
Ось, що відбувається: в нас є система,
07:06
that tries to mimic human conversation,
131
414680
1896
що намагається імітувати людську розмову,
07:08
but falls short.
132
416600
1896
але їй це не вдається.
07:10
Sometimes it works and sometimes
it gets into these, well,
it gets into these, well,
133
418520
2736
Іноді це працює, проте іноді
система потрапляє
система потрапляє
07:13
loops of misunderstanding.
134
421280
1536
в петлі непорозуміння.
07:14
So even though the machine-to-machine
conversation can make sense,
conversation can make sense,
135
422840
3096
Таким чином, навіть якщо розмова
між машинами може мати сенс
між машинами може мати сенс
07:17
grammatically and colloquially,
136
425960
2016
граматично і ситуаційно,
07:20
it can still end up
feeling cold and robotic.
feeling cold and robotic.
137
428000
3216
вона все одно буде здаватися
холодною і механічною.
холодною і механічною.
07:23
And despite checking all the boxes,
the dialogue lacks soul
the dialogue lacks soul
138
431240
4016
Навіть, якщо діалог відповідає нормам
за всіма параметрами, йому бракує душі
за всіма параметрами, йому бракує душі
07:27
and those one-off quirks
that make each of us who we are.
that make each of us who we are.
139
435280
3136
і маленьких особливостей,
що роблять кожного з нас тими, ким ми є.
що роблять кожного з нас тими, ким ми є.
07:30
So while it might be grammatically correct
140
438440
2056
З точки зору граматики,
бесіда може бути правильною,
бесіда може бути правильною,
07:32
and uses all the right
hashtags and emojis,
hashtags and emojis,
141
440520
2656
з вірними хештегами та смайлами,
07:35
it can end up sounding mechanical
and, well, a little creepy.
and, well, a little creepy.
142
443200
4136
але все одно, звучатиме механічно
і трохи моторошно.
і трохи моторошно.
07:39
And we call this the uncanny valley.
143
447360
2336
Ми називаємо це явище «Моторошна долина».
07:41
You know, that creepiness factor of tech
144
449720
1936
Це те неприємне відчуття,
07:43
where it's close to human
but just slightly off.
but just slightly off.
145
451680
2856
коли машина подібна до людини,
але все ж таки не людина.
але все ж таки не людина.
07:46
And the piece will start being
146
454560
1456
З допомогою цього об'єкта ми зможемо
07:48
one way that we test
for the humanness of a conversation
for the humanness of a conversation
147
456040
3216
тестувати рівень людяності бесіди
07:51
and the parts that get
lost in translation.
lost in translation.
148
459280
2160
і тих особливостей, які було
втрачено під час перекладу.
втрачено під час перекладу.
07:54
So there are other things
that get lost in translation, too,
that get lost in translation, too,
149
462560
2856
У перекладі також зникають інші речі,
07:57
like human intuition.
150
465440
1616
наприклад, людська інтуїція.
07:59
Right now, computers
are gaining more autonomy.
are gaining more autonomy.
151
467080
2776
Зараз машини набувають
більшої автономності.
більшої автономності.
08:01
They can take care of things for us,
152
469880
1736
Вони можуть піклуватися
про різні речі:
про різні речі:
08:03
like change the temperature
of our houses based on our preferences
of our houses based on our preferences
153
471640
3176
змінювати температуру в наших будинках,
на основі наших вподобань
на основі наших вподобань
08:06
and even help us drive on the freeway.
154
474840
2160
і навіть допомагати нам керувати
авто на трасі.
авто на трасі.
08:09
But there are things
that you and I do in person
that you and I do in person
155
477560
2496
Проте існують речі, які ми з вами робимо,
08:12
that are really difficult
to translate to AI.
to translate to AI.
156
480080
2760
але навчити цих речей машину дуже складно.
08:15
So think about the last time
that you saw an old classmate or coworker.
that you saw an old classmate or coworker.
157
483440
4360
Згадайте, коли ви бачили
колишнього однокласника або співробітника.
колишнього однокласника або співробітника.
08:21
Did you give them a hug
or go in for a handshake?
or go in for a handshake?
158
489080
2480
Чи ви обнялися або потиснули йому руку?
Скоріш за все, ви не замислювалися,
08:24
You probably didn't think twice
159
492800
1496
08:26
because you've had so many
built up experiences
built up experiences
160
494320
2336
у вас настільки багато
попереднього культурного досвіду,
попереднього культурного досвіду,
08:28
that had you do one or the other.
161
496680
2000
що ви зробили одне чи інше.
08:31
And as an artist, I feel
that access to one's intuition,
that access to one's intuition,
162
499440
3456
Як митець, я відчуваю,
що доступ до чиєїсь інтуїції,
що доступ до чиєїсь інтуїції,
08:34
your unconscious knowing,
163
502920
1416
до неусвідомленого знання,
08:36
is what helps us create amazing things.
164
504360
3056
це те, що допомагає нам створювати
неймовірні речі.
неймовірні речі.
08:39
Big ideas, from that abstract,
nonlinear place in our consciousness
nonlinear place in our consciousness
165
507440
4056
Ідеї, що народжуються в абстрактному
нелінійному просторі нашої свідомості,
нелінійному просторі нашої свідомості,
08:43
that is the culmination
of all of our experiences.
of all of our experiences.
166
511520
2960
що є квінтесенцією нашого досвіду.
08:47
And if we want computers to relate to us
and help amplify our creative abilities,
and help amplify our creative abilities,
167
515840
4656
Якщо машини мають бути схожі до нас
і збільшувати наші креативні здібності,
і збільшувати наші креативні здібності,
08:52
I feel that we'll need to start thinking
about how to make computers be intuitive.
about how to make computers be intuitive.
168
520520
3896
здається, потрібно почати думати,
як зробити машини більш інтуїтівними.
як зробити машини більш інтуїтівними.
08:56
So I wanted to explore
how something like human intuition
how something like human intuition
169
524440
3096
Мені хотілося дослідити,
як людську інтуїцію
як людську інтуїцію
08:59
could be directly translated
to artificial intelligence.
to artificial intelligence.
170
527560
3456
можна передати штучному інтелекту.
09:03
And I created a piece
that explores computer-based intuition
that explores computer-based intuition
171
531040
3216
Тому я створив об'єкт, що досліджує
комп'ютерну інтуїцію
комп'ютерну інтуїцію
09:06
in a physical space.
172
534280
1320
у фізичному просторі.
09:08
The piece is called Wayfinding,
173
536480
1696
Він називається "Пошукач шляху"
09:10
and it's set up as a symbolic compass
that has four kinetic sculptures.
that has four kinetic sculptures.
174
538200
3936
і виглядає, як символічний компас,
з чотирма кінетичними скульптурами.
з чотирма кінетичними скульптурами.
09:14
Each one represents a direction,
175
542160
2056
Кожна з них — напрямок,
09:16
north, east, south and west.
176
544240
2120
північ, схід, південь і захід.
09:19
And there are sensors set up
on the top of each sculpture
on the top of each sculpture
177
547080
2696
І на вершині кожної скульптури
встановлені датчики,
встановлені датчики,
09:21
that capture how far away
you are from them.
you are from them.
178
549800
2256
що фіксують відстань,
на якій ви знаходитесь.
на якій ви знаходитесь.
09:24
And the data that gets collected
179
552080
1816
Дані, які надходять,
09:25
ends up changing the way
that sculptures move
that sculptures move
180
553920
2136
змінють рух скульптур
09:28
and the direction of the compass.
181
556080
2040
і напрямок компаса.
09:31
The thing is, the piece doesn't work
like the automatic door sensor
like the automatic door sensor
182
559360
3656
Річ у тім, що об'єкт працює не так,
як автоматичний датчик дверей,
як автоматичний датчик дверей,
09:35
that just opens
when you walk in front of it.
when you walk in front of it.
183
563040
2656
що відкривається тільки,
коли ходиш перед ним.
коли ходиш перед ним.
09:37
See, your contribution is only a part
of its collection of lived experiences.
of its collection of lived experiences.
184
565720
5056
Ваш внесок — це маленька частина
його колекції живого досвіду.
його колекції живого досвіду.
09:42
And all of those experiences
affect the way that it moves.
affect the way that it moves.
185
570800
4056
І всі ці враження
впливають на те, як він рухається.
впливають на те, як він рухається.
09:46
So when you walk in front of it,
186
574880
1736
Тому, коли ви йдете перед ним,
09:48
it starts to use all of the data
187
576640
1976
він починає використовувати всі дані,
09:50
that it's captured
throughout its exhibition history --
throughout its exhibition history --
188
578640
2616
накопичені за
всю його історію на виставці —
всю його історію на виставці —
09:53
or its intuition --
189
581280
1816
свою інтуїцію —
09:55
to mechanically respond to you
based on what it's learned from others.
based on what it's learned from others.
190
583120
3560
механічно реагує на вас
на основі того, чого навчився від інших.
на основі того, чого навчився від інших.
09:59
And what ends up happening
is that as participants
is that as participants
191
587480
2536
І ми, як учасники,
10:02
we start to learn the level
of detail that we need
of detail that we need
192
590040
2816
починаємо вивчати рівень
деталей, які нам потрібні,
деталей, які нам потрібні,
10:04
in order to manage expectations
193
592880
2016
щоб керувати очікуваннями
10:06
from both humans and machines.
194
594920
2776
людей і машин.
10:09
We can almost see our intuition
being played out on the computer,
being played out on the computer,
195
597720
3616
Ми майже можемо побачити
нашу інтуїцію на екрані,
нашу інтуїцію на екрані,
10:13
picturing all of that data
being processed in our mind's eye.
being processed in our mind's eye.
196
601360
3600
передаючи всі ці дані,
які обробляються нашим мозком.
які обробляються нашим мозком.
10:17
My hope is that this type of art
197
605560
1656
Сподіваюся, що цей тип мистецтва
10:19
will help us think differently
about intuition
about intuition
198
607240
2416
допоможе нам по-іншому
поглянути на інтуїцію,
поглянути на інтуїцію,
10:21
and how to apply that to AI in the future.
199
609680
2280
і на те, як застосувати це
до штучного інтелекту в майбутньому.
до штучного інтелекту в майбутньому.
10:24
So these are just a few examples
of how I'm using art to feed into my work
of how I'm using art to feed into my work
200
612480
3936
Це лише кілька прикладів того,
як я використовую мистецтво в роботі
як я використовую мистецтво в роботі
10:28
as a designer and researcher
of artificial intelligence.
of artificial intelligence.
201
616440
3096
як дизайнер і дослідник
штучного інтелекту.
штучного інтелекту.
10:31
And I see it as a crucial way
to move innovation forward.
to move innovation forward.
202
619560
3496
Я вважаю це чи не найважливішим способом
просування інновацій.
просування інновацій.
10:35
Because right now, there are
a lot of extremes when it comes to AI.
a lot of extremes when it comes to AI.
203
623080
4376
Тому що зараз дуже багато крайнощів,
коли мова йде про штучний інтеллект.
коли мова йде про штучний інтеллект.
10:39
Popular movies show it
as this destructive force
as this destructive force
204
627480
2816
Популярні кінострічки показують його
як руйнівну силу,
як руйнівну силу,
10:42
while commercials
are showing it as a savior
are showing it as a savior
205
630320
3056
у той самий час реклама показує його
10:45
to solve some of the world's
most complex problems.
most complex problems.
206
633400
2936
як панацею для вирішення
найскладніших світових питань.
найскладніших світових питань.
10:48
But regardless of where you stand,
207
636360
2536
Але неважливо, у що ви вірите,
10:50
it's hard to deny
that we're living in a world
that we're living in a world
208
638920
2176
важко заперечувати,
що ми живемо у світі,
що ми живемо у світі,
10:53
that's becoming more
and more digital by the second.
and more digital by the second.
209
641120
2576
який стає все більше і більше цифровим.
10:55
Our lives revolve around our devices,
smart appliances and more.
smart appliances and more.
210
643720
4600
Наше життя тісно пов'язане з девайсами,
розумними приладами тощо.
розумними приладами тощо.
11:01
And I don't think
this will let up any time soon.
this will let up any time soon.
211
649400
2320
І я не думаю, що це скоро зникне.
11:04
So, I'm trying to embed
more humanness from the start.
more humanness from the start.
212
652400
3736
Тому я намагаюся запровадити
більше людяності з самого початку.
більше людяності з самого початку.
11:08
And I have a hunch that bringing art
into an AI research process
into an AI research process
213
656160
5136
І я маю передчуття, що приносити мистецтво
в процес дослідження штучного інтелекту -
в процес дослідження штучного інтелекту -
11:13
is a way to do just that.
214
661320
1896
це правильний шлях.
11:15
Thank you.
215
663240
1216
Дякую.
11:16
(Applause)
216
664480
2280
(Оплески)
ABOUT THE SPEAKER
Raphael Arar - Designer, researcherIBM's Raphael Arar creates art and designs experiences that examine the complexities of our increasingly technocentric lives.
Why you should listen
While his artwork raises questions about our relationship with modernity and technology, Raphael Arar’s design work revolves around answering those questions in human-centered ways.
Currently a designer and researcher at IBM Research, Arar has been exploring ways to translate aspects of emotional intelligence into machine-readable format. Through this, he is passionately tackling ethical platforms of artificial intelligence. Inc. Magazine says he "epitomizes the style and multi-disciplinary skill set of the modern designer," and in 2017, he was listed as one of Forbes's "30 under 30 in Enterprise Technology."
Raphael Arar | Speaker | TED.com