TED2009
Golan Levin: Art that looks back at you
Golan Levin: Golan Levin làm nghệ thuật là để nhìn lại bản thân
Filmed:
Readability: 4
823,350 views
Golan Levin, là một nghệ sĩ kiêm kỹ sư, ông sử dụng các công cụ hiện đại -- khoa học người máy, phần mềm mới, nghiên cứu nhận thức -- để tạo ra các tác phẩm nghệ thuật làm mọi người sửng sốt và vui thích. Quan sát khi các âm thanh chuyển thành hình dạng, các nét cơ thể tạo thành bức tranh và đôi mắt tò mò nhìn lại người xem.
Golan Levin - Experimental audio-visual artist
Half performance artist, half software engineer, Golan Levin manipulates the computer to create improvised soundscapes with dazzling corresponding visuals. He is at the forefront of defining new parameters for art. Full bio
Half performance artist, half software engineer, Golan Levin manipulates the computer to create improvised soundscapes with dazzling corresponding visuals. He is at the forefront of defining new parameters for art. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
Hello! My name is Golan Levin.
0
0
3000
Xin chào! Tôi tên là Golan Levin.
Tôi là nghệ sĩ và là kỹ sư,
00:15
I'm an artist and an engineer,
1
3000
2000
một kiểu lai mà ngày càng phổ biến.
00:17
which is, increasingly, a more common kind of hybrid.
2
5000
2000
00:19
But I still fall into this weird crack
3
7000
3000
Nhưng tôi vẫn rơi vào tình huống oái oăm.
00:22
where people don't seem to understand me.
4
10000
2000
khi mà mọi người dường như không hiểu tôi.
00:24
And I was looking around and I found this wonderful picture.
5
12000
4000
Và khi tôi nhìn xung quanh rồi thấy bức ảnh tuyệt đẹp này.
00:28
It's a letter from "Artforum" in 1967
6
16000
3000
Đó là bức thư từ "Diễn đàn nghệ thuật" năm 1967
00:31
saying "We can't imagine ever doing a special issue
7
19000
3000
nói rằng "Chúng ta không thể hình dung viễn cảnh phát hành một chuyên san đặc biệt
00:34
on electronics or computers in art." And they still haven't.
8
22000
3000
về điện tử hoặc máy tính trong nghệ thuật. Và họ vẫn chưa làm.
00:37
And lest you think that you all, as the digerati, are more enlightened,
9
25000
5000
Và nếu bạn nghĩ rằng các bạn thông tuệ hơn họ, với tư cách là degerati,
Một hôm, tôi đến cửa hiệu ứng dụng của Apple iPhone.
00:42
I went to the Apple iPhone app store the other day.
10
30000
3000
Nghệ thuật ở đâu nhỉ? Tôi có hiệu suất. Tôi có thể thao.
00:45
Where's art? I got productivity. I got sports.
11
33000
4000
00:49
And somehow the idea that one would want to make art for the iPhone,
12
37000
4000
Và bằng cách nào đó ý tưởng rằng người ta có thể sẽ muốn tạo ra nghệ thuật cho iPhone,
00:53
which my friends and I are doing now,
13
41000
2000
điều mà tôi và những người bạn đang làm hiện nay,
00:55
is still not reflected in our understanding
14
43000
3000
vẫn không được phản ánh trong sự hiểu biết của chúng ta
00:58
of what computers are for.
15
46000
2000
về ý nghĩa của máy tính.
Do đó, nếu nhìn theo hai phía thì tôi cho rằng có một sự thiếu hiểu biết
01:00
So, from both directions, there is kind of, I think, a lack of understanding
16
48000
2000
01:02
about what it could mean to be an artist who uses the materials
17
50000
2000
về tầm quan trọng của nó đối với nghệ sĩ sử dựng vật liệu
01:04
of his own day, or her own day,
18
52000
2000
của chính anh ấy, hay cô ấy,
01:06
which I think artists are obliged to do,
19
54000
2000
mà tôi nghĩ nghĩa vụ của người nghệ sĩ
01:08
is to really explore the expressive potential of the new tools that we have.
20
56000
4000
là thực sự khám phá khả năng biểu cảm của các công cụ mới mà chúng ta có.
01:12
In my own case, I'm an artist,
21
60000
2000
Trong trường hợp này, tôi là một người nghệ sĩ.
01:14
and I'm really interested in
22
62000
2000
và tôi thực sự yêu thích
01:16
expanding the vocabulary of human action,
23
64000
2000
việc mở rộng vốn từ về cử chỉ con người,
01:18
and basically empowering people through interactivity.
24
66000
3000
và về cơ bản trao quyền cho mọi người thông qua tương tác.
01:21
I want people to discover themselves as actors,
25
69000
3000
Tôi muốn mọi người khám phá bản thân như là những diễn viên.
01:24
as creative actors, by having interactive experiences.
26
72000
4000
những diễn viên sáng tạo, qua những kinh nghiệm tương tác.
Phần lớn công việc của tôi là tìm cách thoát ly khỏi những trải nghiệm này.
01:28
A lot of my work is about trying to get away from this.
27
76000
3000
Đây là bức ảnh cái bàn của một sinh viên của tôi.
01:31
This a photograph of the desktop of a student of mine.
28
79000
2000
01:33
And when I say desktop, I don't just mean
29
81000
2000
Và khi tôi nói cái bàn, tôi không chỉ muốn nói
01:35
the actual desk where his mouse has worn away the surface of the desk.
30
83000
3000
cái bàn thực sự, nơi con chuột máy tính đã làm mòn.
01:38
If you look carefully, you can even see
31
86000
2000
Nếu nhìn kỹ, bạn có thể thấy
01:40
a hint of the Apple menu, up here in the upper left,
32
88000
3000
dấu hiệu của thanh menu Apple, ở góc trên bên trái,
01:43
where the virtual world has literally
33
91000
2000
nơi thế giới ảo đã thực sự
01:45
punched through to the physical.
34
93000
2000
đục thủng qua thế giới thật.
01:47
So this is, as Joy Mountford once said,
35
95000
4000
Vậy đây là, như Joy Mountford có lần nói,
01:51
"The mouse is probably the narrowest straw
36
99000
2000
để khám phá những kinh nghiệm thẩm mỹ,
01:53
you could try to suck all of human expression through."
37
101000
2000
"con chuột có lẽ là ống hút nhỏ nhất
01:55
(Laughter)
38
103000
3000
có thể hút mọi biểu hiện của con người qua đó."
01:58
And the thing I'm really trying to do is enabling people to have more rich
39
106000
3000
(Cười)
Và điều mà tôi thực sự cố gắng làm là làm cho con người
có nhiều trải nghiệm tương tác phong phú hơn.
02:01
kinds of interactive experiences.
40
109000
2000
02:03
How can we get away from the mouse and use our full bodies
41
111000
2000
Làm thế nào chúng ta có thể thoát khỏi con chuột và sử dụng toàn bộ cơ thể
02:05
as a way of exploring aesthetic experiences,
42
113000
3000
như một cách khám phá những trải nghiệm thẩm mỹ,
02:08
not necessarily utilitarian ones.
43
116000
2000
không nhất thiết phải là những thứ thực tế.
02:10
So I write software. And that's how I do it.
44
118000
3000
Do vậy tôi viết phần mềm. Và đó là cách tôi làm việc đó.
02:13
And a lot of my experiences
45
121000
2000
Và rất nhiều kinh nghiệm của tôi
02:15
resemble mirrors in some way.
46
123000
2000
giống như gương theo một cách nào đó
02:17
Because this is, in some sense, the first way,
47
125000
2000
Vì đây là, theo một ý nghĩa nào đó, cách đầu tiên
02:19
that people discover their own potential as actors,
48
127000
2000
để con người khám phá tiềm năng diễn viên của mình,
02:21
and discover their own agency.
49
129000
2000
và khám phá cơ quan đại diện của mình.
02:23
By saying "Who is that person in the mirror? Oh it's actually me."
50
131000
3000
Khi nói "Ai là người ở trong gương kia? Ồ, chính là mình."
02:26
And so, to give an example,
51
134000
2000
Và, để đưa ra ví dụ,
đây là dự án từ năm ngoái,
02:28
this is a project from last year,
52
136000
2000
02:30
which is called the Interstitial Fragment Processor.
53
138000
2000
được gọi là bộ xử lý phân mảnh có khe hở.
02:32
And it allows people to explore the negative shapes that they create
54
140000
4000
Và nó cho phép người ta khám phá các hình thái tiêu cực mà họ tạo ra
02:36
when they're just going about their everyday business.
55
144000
3000
khi họ đang làm các công việc hàng ngày.
Bộ xử lý phân mảnh có khe hở là công trình nghệ thuật có tính tương tác
nâng cao nhận thức của con người về những hình dạng tiêu cực
02:53
So as people make shapes with their hands or their heads
56
161000
2000
Khi mọi người dùng tay hoặc đầu để tạo ra các hình dạng
02:55
and so forth, or with each other,
57
163000
2000
và vân vân, hoặc là với một ai khác,
02:57
these shapes literally produce sounds and drop out of thin air --
58
165000
3000
các hình dạng này thực sự tạo ra âm thanh và bay ra từ không khí--
03:00
basically taking what's often this, kind of, unseen space,
59
168000
4000
về cơ bản là nắm bắt không gian vô hình này,
hay không gian không bị khám phá này và làm cho nó trở nên thực,
03:04
or this undetected space, and making it something real,
60
172000
3000
để mọi người sau đó có thể trân trọng nó và trở nên sáng tạo với nó.
03:07
that people then can appreciate and become creative with.
61
175000
3000
03:10
So again, people discover their creative agency in this way.
62
178000
3000
Và nhờ thế, mọi người lại khám phá cơ quan sáng tạo của họ theo cách này
03:13
And their own personalities come out
63
181000
2000
Và cá tính riêng của họ thể hiện ra
03:15
in totally unique ways.
64
183000
3000
theo cách hoàn toàn độc đáo
Vì vậy, ngoài việc sử dụng toàn bộ cơ thể,
03:18
So in addition to using full-body input,
65
186000
3000
03:21
something that I've explored now, for a while,
66
189000
2000
điều mà tôi đang phám phá trong một thời gian,
03:23
has been the use of the voice,
67
191000
2000
đó là việc sử dụng giọng nói
03:25
which is an immensely expressive system for us, vocalizing.
68
193000
4000
một hệ thống vô cùng biểu cảm đối với chúng tôi, đó là xướng âm.
03:29
Song is one of our oldest ways
69
197000
2000
Bài hát là một trong những cách cổ điển nhất
03:31
of making ourselves heard and understood.
70
199000
3000
giúp chúng ta được lắng nghe và thấu hiểu.
Và tôi tình cờ phát hiện được nghiên cứu kỳ diệu này của Wolfgang Köhler,
03:34
And I came across this fantastic research by Wolfgang Köhler,
71
202000
2000
03:36
the so-called father of gestalt psychology, from 1927,
72
204000
4000
người được gọi là cha đẻ của môn tâm lý cấu trúc, từ năm 1927,
03:40
who submitted to an audience like yourselves
73
208000
2000
ông đã giới thiệu với thính giả như các bạn đây
03:42
the following two shapes.
74
210000
2000
hai hình dạng sau.
03:44
And he said one of them is called Maluma.
75
212000
2000
Và ông nói một trong số đó được gọi là Maluma.
03:46
And one of them is called Taketa. Which is which?
76
214000
2000
Và cái kia được gọi là Taketa. Cái nào là cái nào?
03:48
Anyone want to hazard a guess?
77
216000
4000
Có ai muốn mạo hiểm phỏng đoán không?
Maluma là ở trên đỉnh. Vâng. Vậy đó.
03:52
Maluma is on top. Yeah. So.
78
220000
2000
Như ông đã nói ở đây, phần lớn mọi người trả lời không do dự.
03:54
As he says here, most people answer without any hesitation.
79
222000
3000
03:57
So what we're really seeing here is a phenomenon
80
225000
2000
Vì thế điều mà chúng ta thực sự thấy ở đây là một hiện tượng
03:59
called phonaesthesia,
81
227000
2000
được gọi là tiếng nói yếu,
04:01
which is a kind of synesthesia that all of you have.
82
229000
2000
là một loại cảm giác thứ phát mà tất cả chúng ta đều có.
04:03
And so, whereas Dr. Oliver Sacks has talked about
83
231000
2000
Và vì thế, trong khi Tiến sĩ Oliver Sacks nói về
04:05
how perhaps one person in a million
84
233000
2000
cách mà một người trong hàng triệu người có thể
04:07
actually has true synesthesia,
85
235000
2000
thực sự có giác quan thứ phát
04:09
where they hear colors or taste shapes, and things like this,
86
237000
2000
khi họ nghe thấy màu sắc hoặc hình dạng của mùi vị và những thứ tương tự
04:11
phonaesthesia is something we can all experience to some extent.
87
239000
2000
tiếng nói yếu là điều mà tất cả chúng ta đều trải qua ở một mức độ nào đó.
04:13
It's about mappings between different perceptual domains,
88
241000
3000
Đó là bản đồ các miền nhận biết khác nhau.
04:16
like hardness, sharpness, brightness and darkness,
89
244000
3000
như là độ cứng, độ sắc nhọn, độ sáng và tối,
Và âm vị mà chúng ta có thể nói chuyện cùng.
04:19
and the phonemes that we're able to speak with.
90
247000
2000
70 năm nay, đã có một số nghiên cứu
04:21
So 70 years on, there's been some research where
91
249000
2000
04:23
cognitive psychologists have actually sussed out
92
251000
2000
mà các nhà tâm lý học nhận thức đã thực sự hiểu được
04:25
the extent to which, you know,
93
253000
2000
04:27
L, M and B are more associated with shapes that look like this,
94
255000
4000
L, M và B được gắn với hình dạng như thế này hơn,
và P, T và K có lẽ gắn với hình dạng như thế này.
04:31
and P, T and K are perhaps more associated with shapes like this.
95
259000
4000
Ở đây chúng ta đột nhiên có bản đồ giữa độ uốn cong
04:35
And here we suddenly begin to have a mapping between curvature
96
263000
2000
04:37
that we can exploit numerically,
97
265000
2000
mà chúng ta có thể khai thác về số lượng,
04:39
a relative mapping between curvature and shape.
98
267000
3000
một bản đồ tương quan giữa đường cong và hình dạng.
04:42
So it occurred to me, what happens if we could run these backwards?
99
270000
3000
Vì vậy, tôi chợt nảy ra ý nghĩ, điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta có thể chạy ngược những cái này?
04:45
And thus was born the project called Remark,
100
273000
2000
Và dự án Remark được ra đời từ đó,
04:47
which is a collaboration with Zachary Lieberman
101
275000
2000
đây là sự hợp tác với Zachary Lieberman
04:49
and the Ars Electronica Futurelab.
102
277000
2000
và phòng nghiên cứu Ars Electronica Futurelab.
04:51
And this is an interactive installation which presents
103
279000
2000
Và đây là mô hình tương tác trình bày
04:53
the fiction that speech casts visible shadows.
104
281000
2000
điều tưởng tượng rằng lời nói tạo ra những hình bóng hữu hình.
04:55
So the idea is you step into a kind of a magic light.
105
283000
3000
Ý tưởng là chúng ta là nhảy vào một vùng ánh sáng ma thuật.
04:58
And as you do, you see the shadows of your own speech.
106
286000
3000
Và khi bạn làm như vậy, bạn nhìn thấy hình dạng của lời nói của chính mình.
05:01
And they sort of fly away, out of your head.
107
289000
2000
Và chúng như thể bay đi, bay ra khỏi đầu bạn.
Nếu một hệ thống máy tính nhận diện lời nói
05:03
If a computer speech recognition system
108
291000
3000
05:06
is able to recognize what you're saying, then it spells it out.
109
294000
4000
Có khả năng nhận điện được điều bạn đang nói thì nó sẽ đánh vần điều đó ra.
05:10
And if it isn't then it produces a shape which is very phonaesthetically
110
298000
2000
Và nếu nó không làm được thì nó sẽ tạo ra hình dạng
05:12
tightly coupled to the sounds you made.
111
300000
2000
liên kết chặt chẽ về mặt âm học với âm thanh bạn tạo ra.
05:14
So let's bring up a video of that.
112
302000
3000
Hãy xem một video về điều đó nhé.
06:03
(Applause)
113
351000
2000
(Vỗ tay)
06:05
Thanks. So. And this project here,
114
353000
3000
Cảm ơn. Và dự án này
Lúc đó tôi đang làm việc với giọng ca trừu tượng vĩ đại Japp Blonk
06:08
I was working with the great abstract vocalist, Jaap Blonk.
115
356000
3000
06:11
And he is a world expert in performing "The Ursonate,"
116
359000
3000
Và anh là chuyên gia quốc tế về trình diễn "The Ursonate"
vốn là một bài thơ vô nghĩa dài nửa tiếng
06:14
which is a half-an-hour nonsense poem
117
362000
2000
06:16
by Kurt Schwitters, written in the 1920s,
118
364000
2000
của Kurt Schwitters, viết vào thập niên 1920.
06:18
which is half an hour of very highly patterned nonsense.
119
366000
4000
là một mớ vô nghĩa dài nửa tiếng có cấu trúc chặt chẽ
06:22
And it's almost impossible to perform.
120
370000
2000
Và gần như không thể trình diễn được bài thơ này.
06:24
But Jaap is one of the world experts in performing it.
121
372000
3000
Nhưng Japp là một trong những chuyên gia thế giới trình diễn nó.
Và trong dự án này, chúng tôi đã phát triển
06:27
And in this project we've developed
122
375000
2000
06:29
a form of intelligent real-time subtitles.
123
377000
3000
một loại phụ đề thời gian thực thông minh.
06:32
So these are our live subtitles,
124
380000
3000
Và đây là những phụ đề sống động
06:35
that are being produced by a computer that knows the text of "The Ursonate" --
125
383000
3000
được tạo ra từ cái máy tính mà biết lời thơ của Ursonate
06:38
fortunately Jaap does too, very well --
126
386000
3000
May mà Japp cũng thuộc thơ rất tốt.
06:41
and it is delivering that text at the same time as Jaap is.
127
389000
5000
Và nó được trình bày cùng lúc với Japp
06:53
So all the text you're going to see
128
401000
2000
Toàn bộ văn bản mà các bạn chuẩn bị thấy
06:55
is real-time generated by the computer,
129
403000
2000
được máy tính tạo ra theo thời gian thực.
06:57
visualizing what he's doing with his voice.
130
405000
3000
mường tượng điều mà anh ấy định làm với giọng hát của mình.
08:10
Here you can see the set-up where there is a screen with the subtitles behind him.
131
478000
3000
Đây, các bạn có thể thấy một tổ hợp có màn hình với phụ đề ở đằng sau anh ấy.
08:34
Okay. So ...
132
502000
2000
Ok
(Vỗ tay).
08:36
(Applause)
133
504000
5000
08:41
The full videos are online if you are interested.
134
509000
2000
Nếu các bạn quan tâm thì toàn bộ các video ở trên mạng
08:43
I got a split reaction to that during the live performance,
135
511000
2000
Tôi đã nhận được phản hồi trái chiều trong màn trình diễn trực tiếp.
08:45
because there is some people who understand
136
513000
2000
bởi vì một số người hiểu rằng
08:47
live subtitles are a kind of an oxymoron,
137
515000
2000
phụ đề trực tiếp là một loại nghịch hợp
08:49
because usually there is someone making them afterwards.
138
517000
3000
bởi thường thì sẽ có một người làm phụ đề sau đó.
08:52
And then a bunch of people who were like, "What's the big deal?
139
520000
3000
Và một số người nghĩ: "Thế thì có gì đặc biệt?"
08:55
I see subtitles all the time on television."
140
523000
2000
Tôi nhìn thấy phụ đề trên TV suốt."
08:57
You know? They don't imagine the person in the booth, typing it all.
141
525000
3000
Bạn biết đấy, họ không hình dung ra người ngồi trong phòng gõ lại phụ đề.
09:00
So in addition to the full body, and in addition to the voice,
142
528000
3000
Ngoài toàn bộ cơ thể và lời nói,
09:03
another thing that I've been really interested in,
143
531000
2000
tôi còn thật sự hứng thú với một thứ khác,
09:05
most recently, is the use of the eyes,
144
533000
2000
gần đây nhất, là việc sử dụng đôi mắt
09:07
or the gaze, in terms of how people relate to each other.
145
535000
4000
hoặc ánh nhìn, khi xét đến cách con người tương tác với nhau.
09:11
It's a really profound amount of nonverbal information
146
539000
2000
Đó thực sự là lượng thông tin rất lớn không dùng lời
09:13
that's communicated with the eyes.
147
541000
2000
được truyền đạt bằng mắt.
09:15
And it's one of the most interesting technical challenges
148
543000
2000
Và là một trong những thử thách kỹ thuật thú vị nhất
09:17
that's very currently active in the computer sciences:
149
545000
2000
đang rất thịnh hành trong khoa học máy tính
09:19
being able to have a camera that can understand,
150
547000
2000
khả năng sở hữu một chiếc máy ảnh có thể hiểu từ một khoảng cách rất lớn,
09:21
from a fairly big distance away,
151
549000
2000
09:23
how these little tiny balls are actually pointing in one way or another
152
551000
3000
cách mà những quả cầu nhỏ xinh này chỉ về một hướng nào đó
09:26
to reveal what you're interested in,
153
554000
2000
để bộc lộ thứ khiến bạn hứng thú,
09:28
and where your attention is directed.
154
556000
2000
và hướng chú ý của bạn.
09:30
So there is a lot of emotional communication that happens there.
155
558000
3000
Vì thế mà có rất nhiều giao tiếp tình cảm diễn ra ở đó.
09:33
And so I've been beginning, with a variety of different projects,
156
561000
4000
Và tôi đã bắt đầu, với các dự án khác nhau,
09:37
to understand how people can relate to machines with their eyes.
157
565000
3000
cách mọi người giao tiếp với máy tính bằng mắt.
09:40
And basically to ask the questions:
158
568000
3000
Và về cơ bản là hỏi những câu như:
Nếu như nghệ thuật ý thức được rằng chúng ta đang nhìn nó thì sao?
09:43
What if art was aware that we were looking at it?
159
571000
5000
Làm sao để nó phản hồi, theo một cách nào đó,
09:48
How could it respond, in a way,
160
576000
2000
để thừa nhận hoặc phủ nhân thực tế là chúng ta đang nhìn nó?
09:50
to acknowledge or subvert the fact that we're looking at it?
161
578000
3000
09:53
And what could it do if it could look back at us?
162
581000
3000
Và nó có thể làm gì nếu nó có thể nhìn lại chúng ta?
Và đó là những câu hỏi đang diễn ra trong các dự án tiếp theo.
09:56
And so those are the questions that are happening in the next projects.
163
584000
2000
09:58
In the first one which I'm going to show you, called Eyecode,
164
586000
3000
Trong dự án đầu tiên có tên gọi là Eyecode mà tôi sẽ cho các bạn xem,
10:01
it's a piece of interactive software
165
589000
2000
Đó là một phần của phần mềm tương tác
10:03
in which, if we read this little circle,
166
591000
2000
mà nếu chúng ta đọc cái vòng tròn nhỏ này,
10:05
"the trace left by the looking of the previous observer
167
593000
3000
"dấu vết để lại bởi ánh nhìn của người quan sát đầu tiên
10:08
looks at the trace left by the looking of previous observer."
168
596000
3000
nhìn vào dấu vết để lại bởi ánh nhìn của người quan sát trước đó."
10:11
The idea is that it's an image wholly constructed
169
599000
2000
Ý tưởng là đó là một hình ảnh được xây dựng tổng thể
10:13
from its own history of being viewed
170
601000
2000
từ lịch sử được nhìn
10:15
by different people in an installation.
171
603000
2000
bởi những người khác nhau trong một hệ thống.
10:17
So let me just switch over so we can do the live demo.
172
605000
5000
Cho phép tôi chuyển kênh để chúng ta có thể biểu diễn trực tiếp.
Hãy chạy chương trình này và xem nó có hoạt động không.
10:22
So let's run this and see if it works.
173
610000
4000
Ok. Có rất nhiều video đẹp và sáng ở đây.
10:26
Okay. Ah, there is lots of nice bright video.
174
614000
3000
Đây chỉ là một màn hình thử nghiệm nhỏ cho thấy nó đang hoạt động.
10:29
There is just a little test screen that shows that it's working.
175
617000
2000
10:31
And what I'm just going to do is -- I'm going to hide that.
176
619000
2000
Và điều mà tôi sẽ làm - tôi sẽ che nó đi.
10:33
And you can see here that what it's doing
177
621000
2000
Và các bạn có thể nhìn xem cái mà nó đang làm
10:35
is it's recording my eyes every time I blink.
178
623000
3000
là ghi lại đôi mắt của tôi mỗi lần tôi nháy mắt.
10:44
Hello? And I can ... hello ... okay.
179
632000
4000
Xin chào? Và tôi có thể ... xin chào ... OK.
10:48
And no matter where I am, what's really going on here
180
636000
2000
Cho dù tôi ở đâu thì điều thực sự diễn ra ở đây
10:50
is that it's an eye-tracking system that tries to locate my eyes.
181
638000
3000
là nó là một hệ thống truy tìm mắt đang cố gắng định vị đôi mắt của tôi.
10:53
And if I get really far away I'm blurry.
182
641000
2000
Và nếu tôi lùi thật xa thì tôi thấy mờ ảo.
10:55
You know, you're going to have these kind of blurry spots like this
183
643000
2000
Bạn biết đấy, bạn sẽ có những vùng mờ ảo như thế này
10:57
that maybe only resemble eyes in a very very abstract way.
184
645000
3000
trông chỉ giống mắt theo cách rất rất trừu tượng.
11:00
But if I come up really close and stare directly at the camera
185
648000
3000
Nhưng nếu tôi lại gần và nhìn trực tiếp vào máy quay
11:03
on this laptop then you'll see these nice crisp eyes.
186
651000
2000
trên chiếc laptop này và bạn sẽ thấy những đôi mắt đẹp và sống động.
11:05
You can think of it as a way of, sort of, typing, with your eyes.
187
653000
4000
Bạn có thể coi đó như một cách đánh máy với mắt của bạn.
11:09
And what you're typing are recordings of your eyes
188
657000
2000
Và những gì mà bạn đang gõ là bản ghi chép đôi mắt của bạn.
11:11
as you're looking at other peoples' eyes.
189
659000
2000
như thể bạn đang nhìn vào mắt người khác.
11:13
So each person is looking at the looking
190
661000
3000
Vì thế mà mỗi người đang nhìn vào cái nhìn
11:16
of everyone else before them.
191
664000
2000
của người khác ở trước mặt họ.
Và điều này xảy ra ở các tổ hợp lớn hơn, nơi có hàng nghìn hàng nghìn cặp mắt
11:18
And this exists in larger installations
192
666000
2000
11:20
where there are thousands and thousands of eyes
193
668000
2000
11:22
that people could be staring at,
194
670000
2000
mà mọi người có thể nhìn vào,
11:24
as you see who's looking at the people looking
195
672000
2000
khi bạn thấy ai đang nhìn vào người khác nhìn vào
11:26
at the people looking before them.
196
674000
2000
người khác nhìn trước mặt họ.
11:28
So I'll just add a couple more. Blink. Blink.
197
676000
3000
Tôi sẽ thêm một vài kiểu nữa. Nháy mắt. Nháy mắt.
11:31
And you can see, just once again, how it's sort of finding my eyes
198
679000
3000
Như các bạn có thể thấy, lại một lần nữa, nó tìm ra đôi mắt của tôi
11:34
and doing its best to estimate when it's blinking.
199
682000
3000
và cố gắng hết sức dự đoán khi nào thì tôi nháy mắt.
11:37
Alright. Let's leave that.
200
685000
2000
Được rồi. Cứ để thế.
11:39
So that's this kind of recursive observation system.
201
687000
3000
Đó là một hệ thống quan sát loại đệ quy.
11:42
(Applause)
202
690000
2000
(Vỗ tay).
11:44
Thank you.
203
692000
2000
Cám ơn.
11:46
The last couple pieces I'm going to show
204
694000
2000
Một số cái cuối cùng mà tôi sẽ cho các bạn xem
11:48
are basically in the new realm of robotics -- for me, new for me.
205
696000
2000
về cơ bản là ở trong lĩnh vực robot mới -- đối với tôi, mới với tôi.
11:50
It's called Opto-Isolator.
206
698000
2000
Nó được gọi là Opto-Isolator.
11:52
And I'm going to show a video of the older version of it,
207
700000
3000
Và tôi sẽ cho các bạn xem một phiên bản cũ hơn của nó.
11:55
which is just a minute long. Okay.
208
703000
2000
chỉ kéo dài một phút. Ok
Nếu tác phẩm nghệ thuật biết được cách chúng ta nhìn vào chúng thì sao?
... và nếu chúng có thể nhìn lại chúng ta?
12:06
In this case, the Opto-Isolator is blinking
209
714000
2000
Trong trường hợp này, Opto Isolator đang nháy mắt
12:08
in response to one's own blinks.
210
716000
2000
phản ứng lại động tác nháy mắt của một người.
12:10
So it blinks one second after you do.
211
718000
3000
Và thế là nó nháy mắt 1 giây sau khi bạn nháy mắt.
12:13
This is a device which is intended to reduce
212
721000
3000
Đây là một thiết bị nhằm giảm
hiện tượng nhìn xuống xuống mức đơn giản nhất có thể.
12:16
the phenomenon of gaze down to the simplest possible materials.
213
724000
3000
12:19
Just one eye,
214
727000
2000
Chỉ một con mắt
12:21
looking at you, and eliminating everything else about a face,
215
729000
2000
nhìn vào bạn, và xóa bỏ mọi thứ khác về khuôn mặt
12:23
but just to consider gaze in an isolated way
216
731000
3000
nhưng chỉ để xem xét ánh nhìn theo một cách độc lập
12:26
as a kind of, as an element.
217
734000
3000
như là một nguyên tố.
Và cùng lúc đó, nó tìm cách thu hút cái mà bạn có thể gọi là
12:29
And at the same time, it attempts to engage in what you might call
218
737000
3000
hành vi ánh nhìn tâm lý - xã hội quen thuộc.
12:32
familiar psycho-social gaze behaviors.
219
740000
2000
12:34
Like looking away if you look at it too long
220
742000
2000
Như kiểu quay đi chỗ khác khi bạn nhìn nó quá lâu
12:36
because it gets shy,
221
744000
2000
bởi vì nó ngượng
12:38
or things like that.
222
746000
3000
hoặc đại loại là như vậy.
12:41
Okay. So the last project I'm going to show
223
749000
3000
Ok. Dự án cuối cùng mà tôi sẽ cho các bạn xem
12:44
is this new one called Snout.
224
752000
3000
là dự án mới có tên gọi Mõm.
12:47
(Laughter)
225
755000
2000
(Cười)
12:49
It's an eight-foot snout,
226
757000
2000
Đó là một cái mõm dài 8 foot, với đôi mắt to cộ.
12:51
with a googly eye.
227
759000
2000
(Cười)
12:53
(Laughter)
228
761000
1000
12:54
And inside it's got an 800-pound robot arm
229
762000
3000
Và bên trong nó là một cánh tay robot nặng 800 pound.
12:57
that I borrowed,
230
765000
2000
mà tôi mượn được.
(Cười) từ một người bạn
12:59
(Laughter)
231
767000
1000
13:00
from a friend.
232
768000
2000
(Cười)
13:02
(Laughter)
233
770000
1000
13:03
It helps to have good friends.
234
771000
2000
Có bạn tốt thật là tiện.
13:05
I'm at Carnegie Mellon; we've got a great Robotics Institute there.
235
773000
3000
Tôi làm ở Carnegie Mellon. Chúng tôi có Viện Robot tuyệt vời ở đó.
13:08
I'd like to show you thing called Snout, which is --
236
776000
2000
Tôi muốn cho các bạn xem thứ có tên gọi là Mõm
13:10
The idea behind this project is to
237
778000
2000
Ý tưởng đằng sau dự án này là
13:12
make a robot that appears as if it's continually surprised to see you.
238
780000
4000
làm một con robot trông như thể nó luôn ngỡ ngàng khi gặp bạn.
13:16
(Laughter)
239
784000
4000
(Cười)
Ý tưởng về cơ bản là --
nếu nó luôn phát ra tiếng "Huh? ... Huh?"
13:20
The idea is that basically --
240
788000
2000
13:22
if it's constantly like "Huh? ... Huh?"
241
790000
2000
13:24
That's why its other name is Doubletaker, Taker of Doubles.
242
792000
4000
Đó là lý do vì sao nó có tên gọi khác là kẻ vờ vịt.
Nó lúc nào cũng ra vẻ ngạc nhiên: "Cái gì cơ?"
13:28
It's always kind of doing a double take: "What?"
243
796000
2000
13:30
And the idea is basically, can it look at you
244
798000
2000
Và ý tưởng về cơ bản là nó có thể nhìn bạn được không
13:32
and make you feel as if like,
245
800000
2000
13:34
"What? Is it my shoes?"
246
802000
2000
và khiến bạn cảm thấy như là
"Cái gì? Kia có phải giày của tôi không?"
13:36
"Got something on my hair?" Here we go. Alright.
247
804000
3000
"Có cái gì trên tóc tôi à?" Nào, chúng ta cùng xem nhé.
14:10
Checking him out ...
248
838000
2000
Đang kiểm tra anh ta...
14:20
For you nerds, here's a little behind-the-scenes.
249
848000
2000
Đây là một ít thông tin hậu trường dành cho các bạn mê máy tính.
14:22
It's got a computer vision system,
250
850000
2000
Nó có một hệ thống nhìn bằng máy tính.
14:24
and it tries to look at the people who are moving around the most.
251
852000
3000
và nó cố gắng nhìn những người di chuyển nhiều nhất.
14:39
Those are its targets.
252
867000
2000
Kia là mục tiêu của nó.
14:42
Up there is the skeleton,
253
870000
2000
Kia là bộ xương
Đó là điều mà nó đang thực sự cố làm.
14:44
which is actually what it's trying to do.
254
872000
3000
14:54
It's really about trying to create a novel body language for a new creature.
255
882000
3000
Nó thực sự cố gắng tạo nên một ngôn ngữ cơ thể tuyệt vời dành cho sinh vật mới.
14:57
Hollywood does this all the time, of course.
256
885000
2000
Dĩ nhiên, Hollywood đã làm điều này thường xuyên.
14:59
But also have the body language communicate something
257
887000
2000
Nhưng cũng để cho ngôn ngữ cơ thể truyền tải một điều
15:01
to the person who is looking at it.
258
889000
2000
dành cho người đang nhìn nó,
15:03
This language is communicating that it is surprised to see you,
259
891000
2000
Ngôn ngữ muốn truyền tải rằng nó ngạc nhiên khi được thấy bạn
15:05
and it's interested in looking at you.
260
893000
3000
và nó thích được nhìn bạn.
15:08
(Laughter)
261
896000
2000
15:10
(Applause)
262
898000
9000
(Cười) (Vỗ tay)
Cảm ơn rất nhiều. Đó là những gì tôi có cho hôm nay
15:19
Thank you very much. That's all I've got for today.
263
907000
2000
15:21
And I'm really happy to be here. Thank you so much.
264
909000
3000
Tôi rất hạnh phúc khi có mặt tại đây. Cảm ơn rất nhiều.
(Vỗ tay)
15:24
(Applause)
265
912000
3000
ABOUT THE SPEAKER
Golan Levin - Experimental audio-visual artistHalf performance artist, half software engineer, Golan Levin manipulates the computer to create improvised soundscapes with dazzling corresponding visuals. He is at the forefront of defining new parameters for art.
Why you should listen
Having worked as an academic at MIT and a researcher specializing in computer technology and software engineering, Golan Levin now spends most of his time working as a performance artist. Rest assured his education hasn't gone to waste, however, as Levin blends high tech and customized software programs to create his own extraordinary audio and visual compositions. The results are inordinately experimental sonic and visual extravaganzas from the furthest left of the field.
Many of his pieces force audience participation, such as Dialtones: A Telesymphony, a concert from 2001 entirely composed of the choreographed ringtones of his audience. Regularly exhibiting pieces in galleries around the world, and also working as an Assistant Professor of Electronic Time-Based Art at Carnegie Mellon University, Levin is unapologetically pushing boundaries to define a brave new world of what is possible.
His latest piece, Double-Taker (Snout), is installed at the Pittsburg Museum of Art.
Golan Levin | Speaker | TED.com