TED2009
Golan Levin: Art that looks back at you
גולן לוין יוצר אומנות שמביטה עליך בחזרה
Filmed:
Readability: 4
823,350 views
גולן לוין, אמן ומהנדס, משתמש בכלים מודרנים- רובוטיקה, תוכנה חדשה ומחקר קוגניטיבי - כדי ליצור עבודות אומנות שמפתיעות וגורמות אושר אצל הצופה. צפו בקול שהופך לצורה, גוף אנושי יוצר ציורים ועין סקרנית מביטה בחזרה על הצופה הסקרן.
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
שלום! שמי גולן לוין.
00:15
I'm an artist and an engineer,
1
3000
2000
אני אמן ומהנדס.
00:17
which is, increasingly, a more common kind of hybrid.
2
5000
2000
שבהדרגה הופכת להכלאה נפוצה יותר ויותר.
00:19
But I still fall into this weird crack
3
7000
3000
אבל אני עדיין נופל בחרך מוזר
00:22
where people don't seem to understand me.
4
10000
2000
כזה שאנשים לא ממש מבינים אותי.
00:24
And I was looking around and I found this wonderful picture.
5
12000
4000
וחיפשתי יום אחד ומצאתי את התמונה הנפלאה הזאת.
00:28
It's a letter from "Artforum" in 1967
6
16000
3000
זה מכתב מתוך מגזין "ארט-פורום" בשנת 1967
00:31
saying "We can't imagine ever doing a special issue
7
19000
3000
שאומר "אנחנו לא יכולים לדמיין שאי פעם נוציא גיליון מיוחד
00:34
on electronics or computers in art." And they still haven't.
8
22000
3000
בנושא אלקטרוניקה או מחשבים באומנות". והם עדיין לא עשו את זה...
00:37
And lest you think that you all, as the digerati, are more enlightened,
9
25000
5000
ואם אתם חושבים שכולכם, אליטת תעשיית המחשבים, נאורים יותר,
00:42
I went to the Apple iPhone app store the other day.
10
30000
3000
נכנסתי לחנות תוכנות המקוונת של iPhone לפני כמה זמן.
00:45
Where's art? I got productivity. I got sports.
11
33000
4000
איפה קטגוריית אומנות? מצאתי קטגוריית פרודוקטיביות, ספורט.
00:49
And somehow the idea that one would want to make art for the iPhone,
12
37000
4000
ואיכשהו, הרעיון שמישהו ירצה ליצור אומנות לiPhone,
00:53
which my friends and I are doing now,
13
41000
2000
מה שאני וחבריי עושים עכשיו,
00:55
is still not reflected in our understanding
14
43000
3000
עדיין לא משתקף בהבנה שלנו
00:58
of what computers are for.
15
46000
2000
על מהו ייעודם של המחשבים.
01:00
So, from both directions, there is kind of, I think, a lack of understanding
16
48000
2000
אז משני הכיוונים, יש סוג של... אני חושב, חוסר הבנה
01:02
about what it could mean to be an artist who uses the materials
17
50000
2000
לגבי מה המשמעות של להיות אמן שמשתמש בחומרים
01:04
of his own day, or her own day,
18
52000
2000
של זמנו שלו, או של זמנה שלה.
01:06
which I think artists are obliged to do,
19
54000
2000
שלפי דעתי אמנים מחויבים לכך,
01:08
is to really explore the expressive potential of the new tools that we have.
20
56000
4000
ללחקור באמת את פוטנציאל הביטוי של הכלים החדשים שיש לנו.
01:12
In my own case, I'm an artist,
21
60000
2000
במקרה הפרטי שלי, אני אמן,
01:14
and I'm really interested in
22
62000
2000
ואני מאוד מתעניין
01:16
expanding the vocabulary of human action,
23
64000
2000
בהרחבת "אוצר המילים" של הפעולה האנושית,
01:18
and basically empowering people through interactivity.
24
66000
3000
ובעצם להעצים אנשים דרך אינטראקטיביות.
01:21
I want people to discover themselves as actors,
25
69000
3000
אני רוצה שאנשים יגלו את עצמם כשחקנים,
01:24
as creative actors, by having interactive experiences.
26
72000
4000
כשחקנים יצירתיים, כתוצאה מהתנסויות אינטראקטיביות.
01:28
A lot of my work is about trying to get away from this.
27
76000
3000
הרבה מהעבודה שלי היא ניסיון להתחמק מזה:
01:31
This a photograph of the desktop of a student of mine.
28
79000
2000
זאת תמונה של שולחן העבודה של סטודנט שלי.
01:33
And when I say desktop, I don't just mean
29
81000
2000
וכשאני אומר שולחן עבודה, אני מתכוון לא רק
01:35
the actual desk where his mouse has worn away the surface of the desk.
30
83000
3000
לשולחן עצמו, איפה שהעכבר שלו שחק את משטח השולחן.
01:38
If you look carefully, you can even see
31
86000
2000
אם תסתכלו טוב, תוכלו אפילו לראות
01:40
a hint of the Apple menu, up here in the upper left,
32
88000
3000
רמז מהתפריט של Apple, כאן בצד שמאל למעלה,
01:43
where the virtual world has literally
33
91000
2000
במקום שבו העולם הוירטואלי חדר
01:45
punched through to the physical.
34
93000
2000
הלכה למעשה לתוך העולם הפיזי.
01:47
So this is, as Joy Mountford once said,
35
95000
4000
אז זה בעצם, כמו שג'וי מונטפורד אמר פעם,
01:51
"The mouse is probably the narrowest straw
36
99000
2000
"העכבר הוא כנראה הקשית הצרה ביותר
01:53
you could try to suck all of human expression through."
37
101000
2000
דרכה אתה יכול לנסות לשאוב את כל ההבעה האנושית."
01:55
(Laughter)
38
103000
3000
(צחוק)
01:58
And the thing I'm really trying to do is enabling people to have more rich
39
106000
3000
והדבר שאני באמת מנסה לעשות הוא לאפשר לאנשים
02:01
kinds of interactive experiences.
40
109000
2000
סוגים מגוונים יותר של חוויות אינטראקטיביות.
02:03
How can we get away from the mouse and use our full bodies
41
111000
2000
איך אנחנו יכולים להתחמק מהשימוש בעכבר ולהשתמש בכל הגוף שלנו
02:05
as a way of exploring aesthetic experiences,
42
113000
3000
כדרך לחקור חוויות אסתטיות,
02:08
not necessarily utilitarian ones.
43
116000
2000
לאו דווקא כאלה עם תועלת.
02:10
So I write software. And that's how I do it.
44
118000
3000
אני כותב תוכנות. וככה אני עושה את זה.
02:13
And a lot of my experiences
45
121000
2000
והרבה מההתנסויות שלי
02:15
resemble mirrors in some way.
46
123000
2000
דומות למראות בדרך מסויימת.
02:17
Because this is, in some sense, the first way,
47
125000
2000
בגלל שזה, במובן מסויים, הדרך הראשונה,
02:19
that people discover their own potential as actors,
48
127000
2000
שבה אנשים מגלים את הפוטנציאל שלהם כשחקנים,
02:21
and discover their own agency.
49
129000
2000
ומגלים את היכולת שלהם.
02:23
By saying "Who is that person in the mirror? Oh it's actually me."
50
131000
3000
בכך שאומרים "מי הוא האדם שבמראה? אהה זה בעצם אני."
02:26
And so, to give an example,
51
134000
2000
וכדי לתת דוגמא:
02:28
this is a project from last year,
52
136000
2000
זה פרוייקט משנה שעברה
02:30
which is called the Interstitial Fragment Processor.
53
138000
2000
שנקרא "מעבד החלק שבמרווח".
02:32
And it allows people to explore the negative shapes that they create
54
140000
4000
והוא מאפשר לאנשים לחקור את תשליל הצורות שהם יוצרים
02:36
when they're just going about their everyday business.
55
144000
3000
כשהם רק מתעסקים בעניינים היום-יומיים שלהם.
02:53
So as people make shapes with their hands or their heads
56
161000
2000
כך כשאנשים יוצרים צורות עם הידיים והראש
02:55
and so forth, or with each other,
57
163000
2000
וכו' , או אחד עם השני,
02:57
these shapes literally produce sounds and drop out of thin air --
58
165000
3000
הצורות האלה ממש מפיקות קולות ונופלות מהאוויר.
03:00
basically taking what's often this, kind of, unseen space,
59
168000
4000
ככה לוקחים מה שבדרך כלל הוא סוג של חלל בלתי נראה,
03:04
or this undetected space, and making it something real,
60
172000
3000
או חלל שלא התגלה, ויוצרים ממנו דבר מציאותי,
03:07
that people then can appreciate and become creative with.
61
175000
3000
שאנשים יכולים להעריך ולהיות יצירתיים איתו.
03:10
So again, people discover their creative agency in this way.
62
178000
3000
אז שוב, כך אנשים מגלים את היכולת היצירתית שלהם.
03:13
And their own personalities come out
63
181000
2000
והאישיות שלהם עצמם יוצאת החוצה
03:15
in totally unique ways.
64
183000
3000
בדרכים ייחודיות לחלוטין.
03:18
So in addition to using full-body input,
65
186000
3000
אז בנוסף לקלט דרך כל הגוף,
03:21
something that I've explored now, for a while,
66
189000
2000
משהו שאני חוקר, כבר זמן מה,
03:23
has been the use of the voice,
67
191000
2000
הוא השימוש בקול,
03:25
which is an immensely expressive system for us, vocalizing.
68
193000
4000
שהוא מערכת מאד הבעתית בשבילנו, כשאנחנו מדברים.
03:29
Song is one of our oldest ways
69
197000
2000
שירה היא אחת הדרכים העתיקות שלנו
03:31
of making ourselves heard and understood.
70
199000
3000
לגרום לעצמנו להישמע ולהיות מובנים.
03:34
And I came across this fantastic research by Wolfgang Köhler,
71
202000
2000
ונתקלתי במחקר הנפלא הזה של וולפגנג קולר (פסיכולוג גרמני),
03:36
the so-called father of gestalt psychology, from 1927,
72
204000
4000
שנחשב לאבי פסיכולוגיית הגשטלט (צורה), משנת 1927,
03:40
who submitted to an audience like yourselves
73
208000
2000
שהציג לקהל כמוכם
03:42
the following two shapes.
74
210000
2000
את שתי הצורות הבאות:
03:44
And he said one of them is called Maluma.
75
212000
2000
והוא אמר שאחת מהן נקראת מאלומה (Maluma)
03:46
And one of them is called Taketa. Which is which?
76
214000
2000
ולשניה קוראים טאקטה (Taketa). איזה מהן היא מי?
03:48
Anyone want to hazard a guess?
77
216000
4000
מישהו רוצה לנחש ?
03:52
Maluma is on top. Yeah. So.
78
220000
2000
מאלומה היא העליונה. כן. אז,
03:54
As he says here, most people answer without any hesitation.
79
222000
3000
כפי שהוא אומר כאן, רוב האנשים עונים בלי להסס.
03:57
So what we're really seeing here is a phenomenon
80
225000
2000
אז הדבר שאנחנו רואים כאן הוא תופעה
03:59
called phonaesthesia,
81
227000
2000
שנקראת פונאסטזיה (ענף בבלשנות),
04:01
which is a kind of synesthesia that all of you have.
82
229000
2000
שהוא סוג של סינסטזיה (ערבוב חושי) שקיימת אצל כולכם.
04:03
And so, whereas Dr. Oliver Sacks has talked about
83
231000
2000
וכך, בעוד שד"ר אוליבר סאקס (נוירולוג וסופר בריטי) דיבר על
04:05
how perhaps one person in a million
84
233000
2000
איך שאולי לאחד מתוך מיליון אנשים
04:07
actually has true synesthesia,
85
235000
2000
יש סינסטזיה אמיתית,
04:09
where they hear colors or taste shapes, and things like this,
86
237000
2000
כאשר הוא "שומע" צבעים או "טועם" צורות, וכדומה...
04:11
phonaesthesia is something we can all experience to some extent.
87
239000
2000
פונאסטזיה היא תופעה שכולנו יכולים לחוות עד מידה מסויימת.
04:13
It's about mappings between different perceptual domains,
88
241000
3000
מדובר במיפויים בין מרחבים שונים של תפיסה.
04:16
like hardness, sharpness, brightness and darkness,
89
244000
3000
כמו קַשְׁיוּת, חדות, בהירות וחשכה,
04:19
and the phonemes that we're able to speak with.
90
247000
2000
והפונמות (היחידה הקטנה ביותר בהגיה) איתן אנחנו יכולים לדבר.
04:21
So 70 years on, there's been some research where
91
249000
2000
אז, במשך 70 שנה נעשה מחקר מסוים בו
04:23
cognitive psychologists have actually sussed out
92
251000
2000
פסיכולוגים קוגניטיבים (הכרתיים) למעשה הסיקו
04:25
the extent to which, you know,
93
253000
2000
את המידה, זאת אומרת,
04:27
L, M and B are more associated with shapes that look like this,
94
255000
4000
שבה האותיות L,M ו-B נקשרות יותר לצורות שנראות כך:
04:31
and P, T and K are perhaps more associated with shapes like this.
95
259000
4000
ואילו האותיות P,T ו-K כנראה יותר נקשרות לצורות כמו אלה:
04:35
And here we suddenly begin to have a mapping between curvature
96
263000
2000
וכאן, אנחנו פתאום מתחילים לקבל מיפוי בין עקמימות
04:37
that we can exploit numerically,
97
265000
2000
שמהם אנחנו יכולים להפיק מידע מספרי,
04:39
a relative mapping between curvature and shape.
98
267000
3000
מיפוי היחסים בין עקמימות וצורה
04:42
So it occurred to me, what happens if we could run these backwards?
99
270000
3000
אז עלה בדעתי: מה קורה אם היינו מריצים את אלה הפוך ?
04:45
And thus was born the project called Remark,
100
273000
2000
וכך נולד הפרוייקט שנקרא "Remark" (הערה),
04:47
which is a collaboration with Zachary Lieberman
101
275000
2000
שהוא שיתוף פעולה עם זאקרי ליברמן
04:49
and the Ars Electronica Futurelab.
102
277000
2000
ו- Ars Electronica Futurelab.
04:51
And this is an interactive installation which presents
103
279000
2000
וזה התקן אינטרקטיבי שמציג
04:53
the fiction that speech casts visible shadows.
104
281000
2000
את הפיקציה שדיבור מטיל צללים נראים לעין.
04:55
So the idea is you step into a kind of a magic light.
105
283000
3000
אז הרעיון הוא שאתה נכנס למעין אור קסום
04:58
And as you do, you see the shadows of your own speech.
106
286000
3000
וכאשר אתה נכנס, אתה רואה צללים של הדיבור של עצמך.
05:01
And they sort of fly away, out of your head.
107
289000
2000
והם כאילו עפים להם, מתוך הראש שלך.
05:03
If a computer speech recognition system
108
291000
3000
ואם מערכת זיהוי קולי של מחשב
05:06
is able to recognize what you're saying, then it spells it out.
109
294000
4000
מסוגלת לזהות מה שאתה אומר, אז היא מאייתת את זה
05:10
And if it isn't then it produces a shape which is very phonaesthetically
110
298000
2000
ואם היא לא אז היא מפיקה צורה שמבחינה פונאסטזית מאוד
05:12
tightly coupled to the sounds you made.
111
300000
2000
קרובה לקולות שאתה מפיק.
05:14
So let's bring up a video of that.
112
302000
3000
אז בואו נעלה את הוידאו של זה.
06:03
(Applause)
113
351000
2000
(מחיאות כפיים)
06:05
Thanks. So. And this project here,
114
353000
3000
תודה. אז. והפרוייקט הזה פה,
06:08
I was working with the great abstract vocalist, Jaap Blonk.
115
356000
3000
עבדתי עם הזמר האבסטרקטי המעולה , יאפ בלונק.
06:11
And he is a world expert in performing "The Ursonate,"
116
359000
3000
והוא מומחה בעל שם עולמי בביצוע "The Ursonate",
06:14
which is a half-an-hour nonsense poem
117
362000
2000
שהיא שיר איגיון (נונסנס) בן חצי שעה
06:16
by Kurt Schwitters, written in the 1920s,
118
364000
2000
שנכתב על ידי קורט שוויטרס (אמן גרמני) בשנות ה-20.
06:18
which is half an hour of very highly patterned nonsense.
119
366000
4000
שהיא חצי שעה של איגיון בעל תבנית מאוד ברורה.
06:22
And it's almost impossible to perform.
120
370000
2000
וזה כמעט בלתי אפשרי לביצוע,
06:24
But Jaap is one of the world experts in performing it.
121
372000
3000
אבל יאפ הוא בין המומחים היחידים בעולם בביצוע השיר.
06:27
And in this project we've developed
122
375000
2000
ובפרוייקט הזה פיתחנו
06:29
a form of intelligent real-time subtitles.
123
377000
3000
סוג של כתוביות אינטיליגנטיות בזמן אמת.
06:32
So these are our live subtitles,
124
380000
3000
אז אלו הם הכתוביות-בשידור-חי שלנו,
06:35
that are being produced by a computer that knows the text of "The Ursonate" --
125
383000
3000
שמופקות על ידי מחשב שיודע את הטקסט של "The Ursonate" ,
06:38
fortunately Jaap does too, very well --
126
386000
3000
למרבה המזל, יאפ יודע גם, טוב מאוד.
06:41
and it is delivering that text at the same time as Jaap is.
127
389000
5000
והוא מציג את הטקסט בוא זמנית עם יאפ.
06:53
So all the text you're going to see
128
401000
2000
כל הטקסט שאתם עומדים לראות
06:55
is real-time generated by the computer,
129
403000
2000
מופק בזמן אמת על ידי המחשב,
06:57
visualizing what he's doing with his voice.
130
405000
3000
מדמה את מה שהוא עושה עם הקול שלו.
08:10
Here you can see the set-up where there is a screen with the subtitles behind him.
131
478000
3000
כאן אתם יכולים לראות את התפאורה כאשר יש מסך עם הכתוביות מאחוריו.
08:34
Okay. So ...
132
502000
2000
טוב. אז...
08:36
(Applause)
133
504000
5000
(מחיאות כפיים)
08:41
The full videos are online if you are interested.
134
509000
2000
הסרטונים המלאים נמצאים ברשת אם אתם מעוניינים.
08:43
I got a split reaction to that during the live performance,
135
511000
2000
קיבלתי תגובות מעורבות לזה בזמן ההופעה החיה,
08:45
because there is some people who understand
136
513000
2000
בגלל שישנם אנשים שמבינים
08:47
live subtitles are a kind of an oxymoron,
137
515000
2000
שכתוביות בזמן אמת הם סוג של אוקסימורון (ניגוד).
08:49
because usually there is someone making them afterwards.
138
517000
3000
בגלל שבדרך כלל יש מישהו שמכין אותן לאחר מכן.
08:52
And then a bunch of people who were like, "What's the big deal?
139
520000
3000
וגם קבוצת אנשים שאומרים כאילו, "מה הביג דיל ?
08:55
I see subtitles all the time on television."
140
523000
2000
אני רואה כתוביות כל הזמן בטלוויזיה."
08:57
You know? They don't imagine the person in the booth, typing it all.
141
525000
3000
אתם יודעים, הם לא מדמיינים לעצמם את האדם בתא שלו, מקליד את כל זה.
09:00
So in addition to the full body, and in addition to the voice,
142
528000
3000
אז בנוסף לגוף כולו , ובנוסף לקול,
09:03
another thing that I've been really interested in,
143
531000
2000
דבר אחר שאני מאוד מתעניין בו,
09:05
most recently, is the use of the eyes,
144
533000
2000
ממש לאחרונה, הוא השימוש בעיניים,
09:07
or the gaze, in terms of how people relate to each other.
145
535000
4000
או המבט, במונחים של איך אנשים מתקשרים אחד לשני.
09:11
It's a really profound amount of nonverbal information
146
539000
2000
זו כמות משמעותית של אינפורמציה א-ורבלית
09:13
that's communicated with the eyes.
147
541000
2000
שמתוקשרת בעזרת העיניים.
09:15
And it's one of the most interesting technical challenges
148
543000
2000
וזה אחד מהאתגרים הטכניים המעניינים ביותר
09:17
that's very currently active in the computer sciences:
149
545000
2000
שמאוד פעיל עכשיו במדעי המחשב.
09:19
being able to have a camera that can understand,
150
547000
2000
היכולת שתהיה מצלמה שתוכל להבין
09:21
from a fairly big distance away,
151
549000
2000
ממרחק גדול למדי,
09:23
how these little tiny balls are actually pointing in one way or another
152
551000
3000
איך הכדורים הקטנים האלה (גלגל העין) ממש מצביעים בכיוון כזה או אחר,
09:26
to reveal what you're interested in,
153
554000
2000
ולחשוף במה אתה מתעניין,
09:28
and where your attention is directed.
154
556000
2000
ולאן תשומת הלב שלך מכוונת.
09:30
So there is a lot of emotional communication that happens there.
155
558000
3000
אז יש הרבה תקשורת רגשית שמתרחשת שם.
09:33
And so I've been beginning, with a variety of different projects,
156
561000
4000
אז התחלתי, על ידי מגוון פרוייקטים שונים,
09:37
to understand how people can relate to machines with their eyes.
157
565000
3000
להבין איך אנשים יכולים להתקשר עם מכונות בעזרת העיניים.
09:40
And basically to ask the questions:
158
568000
3000
ובעצם לשאול את השאלות,
09:43
What if art was aware that we were looking at it?
159
571000
5000
מה היה אם אומנות היתה מודעת לכך שאנחנו מסתכלים עליה?
09:48
How could it respond, in a way,
160
576000
2000
איך היא היתה יכולה להגיב, בדרך מסוימת,
09:50
to acknowledge or subvert the fact that we're looking at it?
161
578000
3000
כדי לאשר את העובדה שאנחנו מסתכלים עליה?
09:53
And what could it do if it could look back at us?
162
581000
3000
ומה היא היתה יכולה לעשות אם היתה יכולה להביט בנו בחזרה ?
09:56
And so those are the questions that are happening in the next projects.
163
584000
2000
ואלה הם השאלות שקורות בפרוייקטים הבאים,
09:58
In the first one which I'm going to show you, called Eyecode,
164
586000
3000
בראשון, שאני הולך להראות לכם, שנקרא Eyecode,
10:01
it's a piece of interactive software
165
589000
2000
זו חלק מתוכנה אינטרקטיבית
10:03
in which, if we read this little circle,
166
591000
2000
שבה, אם נקרא את המעגל הקטן הזה,
10:05
"the trace left by the looking of the previous observer
167
593000
3000
הסימן שהושאר על ידי המבט של הצופה הקודם
10:08
looks at the trace left by the looking of previous observer."
168
596000
3000
מביט בסימן שהושאר על ידי המבט של הצופה הקודם.
10:11
The idea is that it's an image wholly constructed
169
599000
2000
הרעיון הוא שזוהי תמונה שכולה נבנתה
10:13
from its own history of being viewed
170
601000
2000
מההיסטוריה של הצפיה בה עצמה
10:15
by different people in an installation.
171
603000
2000
על ידי אנשים שונים בתוך מערך מסוים.
10:17
So let me just switch over so we can do the live demo.
172
605000
5000
אז תנו לי רק לעבור כדי שנוכל לעשות את ההדגמה החיה.
10:22
So let's run this and see if it works.
173
610000
4000
אז בואו נריץ את זה ונראה אם זה עובד.
10:26
Okay. Ah, there is lots of nice bright video.
174
614000
3000
אוקיי, אהה, יש הרבה וידאו בהיר ונחמד.
10:29
There is just a little test screen that shows that it's working.
175
617000
2000
יש פה מסך בדיקה קטן שמראה שזה עובד.
10:31
And what I'm just going to do is -- I'm going to hide that.
176
619000
2000
ומה שאני רק הולך לעשות אני אסתיר את זה...
10:33
And you can see here that what it's doing
177
621000
2000
ואתם יכולים לראות פה שמה שזה עושה
10:35
is it's recording my eyes every time I blink.
178
623000
3000
זה להקליט את העיניים שלי בכל פעם שאני ממצמץ.
10:44
Hello? And I can ... hello ... okay.
179
632000
4000
שלום? ואני יכול... שלוווום... אוקיי.
10:48
And no matter where I am, what's really going on here
180
636000
2000
ולא משנה איפה אני, מה שבאמת קורה כאן
10:50
is that it's an eye-tracking system that tries to locate my eyes.
181
638000
3000
הוא שזוהי מערכת-מעקב-אחרי-העין שמנסה לאתר את העיניים שלי.
10:53
And if I get really far away I'm blurry.
182
641000
2000
ואם אני מתרחק אני מטושטש.
10:55
You know, you're going to have these kind of blurry spots like this
183
643000
2000
אתם יודעים, יהיו לכם נקודות מטושטשות כמו זו
10:57
that maybe only resemble eyes in a very very abstract way.
184
645000
3000
שאולי רק דומות לעיניים בדרך מאוד מאוד מופשטת.
11:00
But if I come up really close and stare directly at the camera
185
648000
3000
אבל אם אני מתקרב מאוד ומביט ישירות במצלמה
11:03
on this laptop then you'll see these nice crisp eyes.
186
651000
2000
בלפטופ הזה אז אתם יכולים לראות את העיניים בחדות נהדרת.
11:05
You can think of it as a way of, sort of, typing, with your eyes.
187
653000
4000
אתם יכולים לחשוב על זה כדרך, של פחות או יותר, הקלדה, בעזרת העיניים.
11:09
And what you're typing are recordings of your eyes
188
657000
2000
ומה שאתם מקלידים הוא הקלטות של העיניים שלכם
11:11
as you're looking at other peoples' eyes.
189
659000
2000
כאשר אתם מביטים בעיניים של אחרים.
11:13
So each person is looking at the looking
190
661000
3000
כך שכל אדם אדם מביט במבט
11:16
of everyone else before them.
191
664000
2000
של כל אלה שהיו לפניו.
11:18
And this exists in larger installations
192
666000
2000
וזה קיים גם בהתקנים גדולים יותר
11:20
where there are thousands and thousands of eyes
193
668000
2000
איפה שיש אלפים על גבי אלפים של עיניים
11:22
that people could be staring at,
194
670000
2000
שאנשים יכולים לצפות בהם,
11:24
as you see who's looking at the people looking
195
672000
2000
כאשר אתם יכולים לראות מי מסתכל על האנשים שמסתכלים
11:26
at the people looking before them.
196
674000
2000
על האנשים שמסתכלים לפניהם.
11:28
So I'll just add a couple more. Blink. Blink.
197
676000
3000
אז רק אוסיף עוד שני מצמוצים. בלינק. בלינק.
11:31
And you can see, just once again, how it's sort of finding my eyes
198
679000
3000
ואתם יכולים לראות, שוב, איך זה פחות או יותר מוצא את העיניים שלי
11:34
and doing its best to estimate when it's blinking.
199
682000
3000
ועושה את המאמץ להעריך מתי הן ממצמצות.
11:37
Alright. Let's leave that.
200
685000
2000
אוקיי. בואו נניח לזה.
11:39
So that's this kind of recursive observation system.
201
687000
3000
אז זה לגבי הסוג הזה של של מערכת צפייה רקורסיבית.
11:42
(Applause)
202
690000
2000
(מחיאות כפיים)
11:44
Thank you.
203
692000
2000
תודה לכם.
11:46
The last couple pieces I'm going to show
204
694000
2000
שני הדברים האחרונים שאני הולך להראות
11:48
are basically in the new realm of robotics -- for me, new for me.
205
696000
2000
למעשה נכנסים תחת תחום חדש של רובוטיקה, בשבילי, חדש בשבילי.
11:50
It's called Opto-Isolator.
206
698000
2000
זה נקרא "אופטו-אייסולטור"
11:52
And I'm going to show a video of the older version of it,
207
700000
3000
ואני הולך להציג וידאו של הגרסה הישנה שלו,
11:55
which is just a minute long. Okay.
208
703000
2000
שהוא רק באורך דקה. אוקיי.
12:06
In this case, the Opto-Isolator is blinking
209
714000
2000
במקרה הזה, ה"אופטו-אייסולטור" ממצמץ
12:08
in response to one's own blinks.
210
716000
2000
כתגובה למישהו שממצמץ.
12:10
So it blinks one second after you do.
211
718000
3000
כך שזה ממצמץ שניה אחרי שאתה ממצמץ.
12:13
This is a device which is intended to reduce
212
721000
3000
זה מכשיר שמיועד להפחית
12:16
the phenomenon of gaze down to the simplest possible materials.
213
724000
3000
את התופעה של בהיה על ידי החומרים הפשוטים ביותר.
12:19
Just one eye,
214
727000
2000
רק עין אחת,
12:21
looking at you, and eliminating everything else about a face,
215
729000
2000
מסתכלת עלייך, ומעלימה כל דבר אחר שיש בפנים.
12:23
but just to consider gaze in an isolated way
216
731000
3000
רק מחשיבה מבט בדרך אחת ובודדת
12:26
as a kind of, as an element.
217
734000
3000
כסוג של, כמו יסוד.
12:29
And at the same time, it attempts to engage in what you might call
218
737000
3000
ובו זמנית, היא מנסה ליצור קשר במה שאם תרצו לקרוא לו
12:32
familiar psycho-social gaze behaviors.
219
740000
2000
התנהגויות מבט/בהייה פסיכולוגיות-סוציאליות מוכרות.
12:34
Like looking away if you look at it too long
220
742000
2000
כמו להביט הצידה אם אתה בוהה בה יותר מידי
12:36
because it gets shy,
221
744000
2000
כי היא נהיית ביישנית.
12:38
or things like that.
222
746000
3000
או דברים דומים.
12:41
Okay. So the last project I'm going to show
223
749000
3000
אוקיי. אז הפרוייקט האחרון שאני הולך להראות
12:44
is this new one called Snout.
224
752000
3000
הוא פרוייקט חדש שמקרא "סנאוט"
12:47
(Laughter)
225
755000
2000
(צחוק בקהל)
12:49
It's an eight-foot snout,
226
757000
2000
זה חוטם באורך 2.5 מטר,
12:51
with a googly eye.
227
759000
2000
עם עין "מתנדנדת".
12:53
(Laughter)
228
761000
1000
(צחוק בקהל)
12:54
And inside it's got an 800-pound robot arm
229
762000
3000
ובתוכו יש זרוע רובוטית במשקל 360 קילו
12:57
that I borrowed,
230
765000
2000
שהשאלתי,
12:59
(Laughter)
231
767000
1000
(צחוק בקהל)
13:00
from a friend.
232
768000
2000
מחבר.
13:02
(Laughter)
233
770000
1000
(צחוק בקהל)
13:03
It helps to have good friends.
234
771000
2000
זה עוזר כשיש חברים טובים.
13:05
I'm at Carnegie Mellon; we've got a great Robotics Institute there.
235
773000
3000
אני ב"קרנגי מלון" (אוניברסיטה). יש לנו מכון רובוטי מעולה שם.
13:08
I'd like to show you thing called Snout, which is --
236
776000
2000
אני רוצה להראות לכם דבר שנקרא סנאוט, שהוא -
13:10
The idea behind this project is to
237
778000
2000
הרעיון מאחורי הפרוייקט הוא
13:12
make a robot that appears as if it's continually surprised to see you.
238
780000
4000
ליצור רובוט שנראה כאילו מופתע לראות אותך כל הזמן.
13:16
(Laughter)
239
784000
4000
(צחוק בקהל)
13:20
The idea is that basically --
240
788000
2000
הרעיון הוא שבעצם -
13:22
if it's constantly like "Huh? ... Huh?"
241
790000
2000
הוא כאילו כל הזמן "מה?.... מה?"
13:24
That's why its other name is Doubletaker, Taker of Doubles.
242
792000
4000
בגלל זה השם השני שלו הוא דאבלטייקר, מכפיל מבטים.
13:28
It's always kind of doing a double take: "What?"
243
796000
2000
הוא כל הזמן כאילו עושה קטע כפול: "מה?"
13:30
And the idea is basically, can it look at you
244
798000
2000
והרעיון הוא בעיקרון, שהוא יכול להסתכל עלייך
13:32
and make you feel as if like,
245
800000
2000
ולגרום לך להרגיש כאילו,
13:34
"What? Is it my shoes?"
246
802000
2000
"מה זה? הנעליים שלי?"
13:36
"Got something on my hair?" Here we go. Alright.
247
804000
3000
"יש לי משהו על השיער?" בואו נתחיל. יאללה.
14:10
Checking him out ...
248
838000
2000
בודק אותו.
14:20
For you nerds, here's a little behind-the-scenes.
249
848000
2000
לגיקים שביניכם, הנה חלק קטן מאחורי הקלעים.
14:22
It's got a computer vision system,
250
850000
2000
יש לו מערכת צפייה ממוחשבת
14:24
and it tries to look at the people who are moving around the most.
251
852000
3000
ותראו שהוא מנסה להסתכל על האנשים שזזים הכי הרבה.
14:39
Those are its targets.
252
867000
2000
אלו הן המטרות שלו.
14:42
Up there is the skeleton,
253
870000
2000
שם רואים את השלד.
14:44
which is actually what it's trying to do.
254
872000
3000
שזה בעצם מה שהוא מנסה לעשות.
14:54
It's really about trying to create a novel body language for a new creature.
255
882000
3000
והעניין הוא לנסות ליצור שפת גוף מקורית לייצור חדש.
14:57
Hollywood does this all the time, of course.
256
885000
2000
הוליווד עושה את זה כל הזמן, כמובן.
14:59
But also have the body language communicate something
257
887000
2000
אבל גם ששפת הגוף תעביר משהו
15:01
to the person who is looking at it.
258
889000
2000
עם הבנאדם שמסתכל עליה.
15:03
This language is communicating that it is surprised to see you,
259
891000
2000
השפה הזאת היא תקשורת כשהיא מופתעת לראות אותך
15:05
and it's interested in looking at you.
260
893000
3000
והיא מתעניינת להסתכל עלייך.
15:08
(Laughter)
261
896000
2000
(צחוק בקהל)
15:10
(Applause)
262
898000
9000
(מחיאות כפיים)
15:19
Thank you very much. That's all I've got for today.
263
907000
2000
תודה רבה לכם. זה כל מה שיש לי להיום.
15:21
And I'm really happy to be here. Thank you so much.
264
909000
3000
ואני מאוד שמח להיות כאן. תודה רבה רבה לכם
15:24
(Applause)
265
912000
3000
(מחיאות כפיים)
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