ABOUT THE SPEAKER
Sougwen Chung - Artist, researcher
Sougwen 愫君 Chung is an artist and researcher whose work explores the dynamics between humans and systems.

Why you should listen
Sougwen Chung's work explores the mark-made-by-hand and the mark-made-by-machine as an approach to understanding the dynamics of humans and systems. Chung is a former research fellow at MIT’s Media Lab and a pioneer in the field of human-machine collaboration. In 2019, she was selected as the Woman of the Year in Monaco for achievement in the Arts & Sciences.
 
In 2018 she was an inaugural E.A.T. Artist in Resident in partnership with New Museum and Bell Labs, and was awarded a commission for her project Omnia per Omnia. In 2016, Chung received Japan Media Art’s Excellence Award in for her project, Drawing Operations. She is a former research fellow at MIT’s Media Lab. She has been awarded Artist in Residence positions at Google, Eyebeam, Japan Media Arts and Pier 9 Autodesk. Her speculative critical practice spans performance, installation and drawings which have been featured in numerous exhibitions at museums and galleries around the world.
More profile about the speaker
Sougwen Chung | Speaker | TED.com
TED@BCG Mumbai

Sougwen Chung: Why I draw with robots

Sougwen Chung: ကျွန်မ စက်ရုပ်တွေကိုသုံးပြီး ပုံတွေဆွဲနေတာ ဘာ​ကြောင့်လဲ

Filmed:
160,983 views

လူသားနဲ့ စက်ရုပ်တွေ အနုပညာကို လက်တွဲ ဖန်တီးကြမယ်ဆိုရင် ဘာတွေ ဖြစ်လာမလဲ။ အံ့ဩစိတ်ဝင်စားဖွယ် ဒီဟောပြောချက်ထဲမှာ အနုပညာရှင် Sougwen Chung က သူမရဲ့ အနုပညာ စတိုင်ကို စက်ကို သင်ကြားပေးပုံနဲ့ မျှော်လင့်မရနိုင်တဲ့ တွေ့ရှိချက် တစ်ခုကို ကျုပ်တို့အတွက် မျှဝေပေးထားပါတယ် - စက်ရုပ်တွေလည်း မှားတတ်ကြတယ် ဆိုတာပါ။ "လူသားနဲ့ စက်ယန္တရားတွေရဲ့ အလှတစ်ခုက ၎င်းတို့ နှစ်ခုစလုံးတို့ဆီမှာ မွေရာပါ မှားယွင်းတတ်မှုပါပဲ"လို့ သူက မှတ်ချက်ချထားပါတယ်။
- Artist, researcher
Sougwen 愫君 Chung is an artist and researcher whose work explores the dynamics between humans and systems. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

ကျုပ်တို့ တော်တော်များများတို့ဟာ
နေ့စဉ်ဘဝထဲမှာ နည်းပညာကို သုံးကြတယ်။
00:12
Many of us here use technology
in our day-to-day.
0
937
3165
00:16
And some of us rely
on technology to do our jobs.
1
4126
3247
ပြီးတော့ တချို့က ကိုယ့်အလုပ်ကို လုပ်ဖို့
နည်းပညာကို အားကိုးကြရတယ်။
00:19
For a while, I thought of machines
and the technologies that drive them
2
7397
3950
စက်ယန္တရားတွေနဲ့ ၎င်းတို့ကို မောင်းနှင်
ကြတဲ့ နည်းပညာတွေဟာဖြင့်
00:23
as perfect tools that could make my work
more efficient and more productive.
3
11371
4505
ကျွန်မရဲ့ အလုပ်ကို ပိုထိရောက်
ပိုအကျိုးဖြစ်စေမယ့် ကိရိယာများပါ။
ဒါပေမဲ့ စက်မှုလုပ်ငန်းအမျိုးမျိုးတွင် အလို
အလျောက် လုပ်ကိုင်မှု တိုးပွားလာမှုနှင့်အတူ
00:28
But with the rise of automation
across so many different industries,
4
16403
3254
00:31
it led me to wonder:
5
19681
1372
ကျွန်မ စဉ်းစားမိတာက-
00:33
If machines are starting
to be able to do the work
6
21077
2341
စက်တွေက အစဉ်အလာအရ
လူတွေ လုပ်ကိုင်လာခဲ့တာကို
00:35
traditionally done by humans,
7
23442
1667
စတင်ပြီး လုပ်ကိုင်လာနေကြတော့
00:37
what will become of the human hand?
8
25133
2333
လူသားရဲ့ လက်တွေကော ဘယ်လိုဖြစ်လာကြမလဲ။
00:40
How does our desire for perfection,
precision and automation
9
28133
4093
ကျုပ်တို့ရဲ့ ပြီးပြည့်စုံမှု၊ တိကျမှုနဲ့
အလိုအလျောက် လုပ်ကိုင်မှုတို့က
ကျုပ်တို့ရဲ့ ဖန်တီးနိုင်စွမ်းကို ဘယ်လို
အကျိုးသက်ရောက်ပါသလဲ။
00:44
affect our ability to be creative?
10
32250
1922
00:46
In my work as an artist and researcher,
I explore AI and robotics
11
34553
4087
ကျွန်မရဲ့ အနုပညာနှင့် သုတေသန ထဲတွင်
လူသားရဲ့ ဖန်တီးနိုင်စွမ်းသစ်ကို ရှာကြံဖို့
00:50
to develop new processes
for human creativity.
12
38664
3005
AI နဲ့ ရိုဘော့တွေကို စူးစမ်းလေ့လာရပါတယ်။
လွန်ခဲ့သောနှစ်အနည်းငယ်အတွင်းမှာ
00:54
For the past few years,
13
42077
1286
00:55
I've made work alongside machines,
data and emerging technologies.
14
43387
4376
ကျွန်မဟာ စက်ယန္တရားတွေ၊ ဒေတာနဲ့ ဆန်းသစ်စ
နည်းပညာတွေနဲ့ တွဲပြီး လုပ်ကိုင်ခဲ့ရပါတယ်။
01:00
It's part of a lifelong fascination
15
48143
1861
တစ်သက်လုံး အံ့အားသင့်လာခဲ့ရတဲ့ အလုပ်ပါ၊
01:02
about the dynamics
of individuals and systems
16
50028
2735
လူပုဂ္ဂိုလ်နဲ့ စနစ်တွေရဲ့
လှုပ်ရှားမှုတွေ အကြောင်း
ပြီးတော့ အဲဒါတွေ ရောထွေလျက်
ရှုပ်ထွေတဲ့ ရလဒ်တွေ ရလာပုံတွေကိုပါ။
01:04
and all the messiness that that entails.
17
52787
2381
01:07
It's how I'm exploring questions about
where AI ends and we begin
18
55192
4808
AI ပ ဘယ်မှာ အဆုံးသတ်ပြီး
ကျုပ်တို့က စတင်လျက်
ကျွန်မက လုပ်ငန်းစဉ်များကို
ပြုစုဖွံ့ဖြိုးလာစေလျက်
01:12
and where I'm developing processes
19
60024
1642
01:13
that investigate potential
sensory mixes of the future.
20
61690
3326
အနာဂတ်ရဲ့ အာရုံခံနိုင်မှုတွေကို ရောနှော
ပေးနိုင်ခြေ အလားအလာကို စုံစမ်းကြည့်တယ်။
01:17
I think it's where philosophy
and technology intersect.
21
65675
2857
ကျွန်မစိတ်ထင် ဒသနိကနဲ့ နည်းပညာတို့
ဆုံကြတဲ့ နေရာပါပဲ။
ဒီအလုပ်ကို လုပ်ကိုင်မှုက
ကျွန်မကို အချက်တချို့ကို သင်ပေးခဲ့တယ်။
01:20
Doing this work
has taught me a few things.
22
68992
2239
01:23
It's taught me how embracing imperfection
23
71642
2824
ပြီးပြည့်စုံခြင်းမရှိတာကို လက်ခံနိုင်မှုက
01:26
can actually teach us
something about ourselves.
24
74490
2489
ကျုပ်တို့ကို ကျုပ်တို့ကိုယ်တိုင်
အကြောင်းကို နည်းနည်းသေးနိုင်ပါတယ်။
01:29
It's taught me that exploring art
25
77428
2336
အနုပညာကို စူးစမ်းမှုက လက်တွေ့တွင်
01:31
can actually help shape
the technology that shapes us.
26
79788
2931
ကျုပ်တို့ကို ပုံသွင်းပေးတဲ့ နည်းပညာကို
ပုံသွင်းပေးဖို့ ကူပေးတာ ကျွန်မသိလာတယ်။
01:35
And it's taught me
that combining AI and robotics
27
83148
3261
နောက်ထပ် ကျွန်မ သိလာရတာက
AI နဲ့စက်ရုပ်တွေကို
အစဉ်အလာတီထွင်မှုပုံစံတွေနဲ့ ပေါင်းစပ်မှုက၊
ကျွန်မလို အမြင်အနုပညာထဲမှာဆိုရင်၊
01:38
with traditional forms of creativity --
visual arts in my case --
28
86433
3532
01:41
can help us think a little bit more deeply
29
89989
2302
လူသားဆိုတာ ဘာလဲ၊
စက်ပစ္စည်းတွေ ဆိုတာဘာလဲကို
01:44
about what is human
and what is the machine.
30
92315
2897
နည်းနည်းလေး ပိုပြီး နက်ရှိုင်းစွာ
နားလည်လာစေပါတယ်။
အဲဒီကတဆင့် ကျွန်မ ရှေ့ဆက် သဘောပေါက်လာတာက
01:47
And it's led me to the realization
31
95942
1707
ကျုပ်တို့ ရှေ့ဆက်သွားချင်ရင် နှစ်ခုစလုံး
အတွက် နေရာကို ဖန်တီးပေးဖို့
01:49
that collaboration is the key
to creating the space for both
32
97673
3055
01:52
as we move forward.
33
100752
1267
လက်တွဲဆောင်ရွက်မှုဟာ သော့ချက်ပါ။
01:54
It all started with a simple
experiment with machines,
34
102387
2746
ဒါတွေအားလုံး စတင်ခဲ့တာက "Drawing
Operations Unit: Generation 1."
01:57
called "Drawing Operations
Unit: Generation 1."
35
105157
2826
လို့ခေါ်တဲ့ စက်တွေနဲ့
စမ်းသပ်မှုမှ စတင်ခဲ့တာပါ။
02:00
I call the machine "D.O.U.G." for short.
36
108434
2516
ကျွန်မကတော့ အတိုကောက် "DOUG" လို့ခေါ်တယ်။
02:02
Before I built D.O.U.G,
37
110974
1326
ကျွန်မ DOUG ကို မတည်ဆောက်ခင်
02:04
I didn't know anything
about building robots.
38
112324
2365
စက်ရုပ်တွေ တည်ဆောက်မှု
အကြောင်း လုံးဝမသိခဲ့ဘူး။
ကျွန်မ အခမဲ့ရနိုင်တဲ့ စက်ရုပ်ရဲ့
လက်မောင်းဒီဇိုင်းတွေကို ယူခဲ့တယ်၊
02:07
I took some open-source
robotic arm designs,
39
115220
2897
02:10
I hacked together a system
where the robot would match my gestures
40
118141
3341
စက်ရုပ်ကနေပြီး ကျွန်မ လက်ဟန်တွေကို
အချိန်နဲ့တပြေးညီ ကူယူလုပ်နိုင်မယ့်
စနစ်တစ်ခုကို ကျွန်မ hack လုပ်ခဲ့တယ်။
02:13
and follow [them] in real time.
41
121506
1639
02:15
The premise was simple:
42
123169
1448
စိတ်ကူးက ရိုးရိုးလေးပါ-
02:16
I would lead, and it would follow.
43
124641
2200
ကျွန်မ ရှေ့မှလုပ်ပြတာကို
၎င်းက လိုက်လုပ်ပေးရန်ပါ။
02:19
I would draw a line,
and it would mimic my line.
44
127403
2936
ကျွန်မ လိုင်းကို ဆွဲရင်
၎င်းကပါ ကျွန်မလိုင်းကို တုပြီးဆွဲရမယ်။
02:22
So back in 2015, there we were,
drawing for the first time,
45
130363
3698
အဲဒါနဲ့ လွန်ခဲ့တဲ့ ၂၀၁၅ ခုနှစ်တုန်းက
ပထမဦးဆုံးအကြိမ် ဆွဲဖြစ်ခဲ့တယ်။
02:26
in front of a small audience
in New York City.
46
134085
2619
နယူးယောက်မြို့က
ပရိသတ်ကို အနည်းငယ်ရှေ့မှာပါ။
02:28
The process was pretty sparse --
47
136728
2555
လုပ်ပြခဲ့တာဟာ သိပ်ကို ရိုးရိုးလေးပါ--
02:31
no lights, no sounds,
nothing to hide behind.
48
139307
3487
မီးမရှိ၊ အသံမရှိ၊
ဖုံးကွယ်စရာ ဘာမျှမရှိခဲ့ပါ။
02:35
Just my palms sweating
and the robot's new servos heating up.
49
143241
3395
ကျွန်မ လက်ဖဝါးတွေ ချွေးပြန်နေကြပြီး
စက်ရုပ်ရဲ့ မော်တာတွေ ပူပြင်းလာကြတယ်။
(ရယ်သံများ) ကျွန်မတို့ လုပ်ကိုင်ပုံ
မဟုတ်ခဲ့မှန်း ရှင်းနေခဲ့ပါတယ်။
02:38
(Laughs) Clearly, we were
not built for this.
50
146950
2441
02:41
But something interesting happened,
something I didn't anticipate.
51
149820
3233
ဒါပေမဲ့ ကျွန်မ မျှော်လင့်မရခဲ့တဲ့
စိတ်ဝင်စားစရာ အရာတစ်ခု ဖြစ်ခဲ့တယ်။
02:45
See, D.O.U.G., in its primitive form,
wasn't tracking my line perfectly.
52
153077
4802
ရိုးအခဲ့တဲ့ DOUG ဟာ ကျွန်မရဲ့ လိုင်းတွေကို
ကွက်တိ ခြေရာမခံနိုင်ခဲ့ပါဘူး။
02:49
While in the simulation
that happened onscreen
53
157903
2333
ဟန်ဆောင် လုပ်ခဲ့ကြစဉ်တုန်းက
စခရင်ပေါ်မှာ
pixel အလိုက် ပြီးပြည့်စုံခဲ့တယ်။
02:52
it was pixel-perfect,
54
160260
1357
02:53
in physical reality,
it was a different story.
55
161641
2531
ရုပ်ပိုင်း လက်တွေ့အခြေအနေထဲကျတော့
လုံးဝ တမျိုးဖြစ်ခဲ့ပါတယ်။
02:56
It would slip and slide
and punctuate and falter,
56
164196
2817
၎င်းဟာ ချော်ပြီး ဘေးရောက်သွားတာ
ထပ်တလဲလဲ မှားမိနေခဲ့တယ်၊
02:59
and I would be forced to respond.
57
167037
2068
ကျွန်မက ပြန်ပြီး တုံ့ပြန်ရန် လိုအပ်ခဲ့တယ်။
03:01
There was nothing pristine about it.
58
169525
1778
အသစ်အဆန်းဆိုလို့ ဘာမှ မရှိခဲ့ပါ။
ဒါတောင် ပေါ်ပေါက်လာခဲ့ကြတဲ့
အမှားတွေကမှ စိတ်ဝင်စားစရာ အချက်ပါ။
03:03
And yet, somehow, the mistakes
made the work more interesting.
59
171327
3238
စက်ရုပ်က ကျွန်မလိုင်းကို အဓိပ္ပါယ်
ကောက်နေခဲ့ပေမဲ့ စနစ်မကျခဲ့ပါ။
03:06
The machine was interpreting
my line but not perfectly.
60
174589
2754
ကျွန်မ တုံ့ပြန်ရန် လိုအပ်ခဲ့တယ်။
03:09
And I was forced to respond.
61
177367
1372
03:10
We were adapting
to each other in real time.
62
178763
2709
ကျွန်မတို့အချိန်အညီ
လိုက်လျောညီထွေဖို့ အားထုတ်ခဲ့ကြတယ်။
03:13
And seeing this taught me a few things.
63
181496
1937
ဒါကို မြင်ပြီးတဲ့ နောက်မှာ
ကျွန်မ အချက်တချို့ကို နားလည်မိတယ်။
03:15
It showed me that our mistakes
actually made the work more interesting.
64
183457
4880
ကျွန်မတို့ရဲ့ အမှားတွေကမှ စိတ်ဝင်စားစရာ
အကောင်းဆုံး အပိုင်း ဖြစ်တာကို တွေ့လာရတယ်။
03:20
And I realized that, you know,
through the imperfection of the machine,
65
188663
4249
စက်ရဲ့ မပြီးပြည့်စုံမှုမှတစ်ဆင့်
ကျွန်မ နားလည်လာတာက
03:24
our imperfections became
what was beautiful about the interaction.
66
192936
3705
ကျွန်မတို့ရဲ့ မပြီးပြည့်စုံမှုကမှ တန်ပြန်
တုံ့ပြန်မှုထဲက အလှဆုံးအရာပါ။
အချက်တစ်ချကကို သိနားလည်လာခဲ့ရလို့
ကျွန်မဟာ စိတ်လှုပ်ရှားနေမိတယ်၊
03:29
And I was excited,
because it led me to the realization
67
197650
3087
လူသားနှင့်စက်ပစ္စည်းစနစ်များရဲ့
အလှတရားက
03:32
that maybe part of the beauty
of human and machine systems
68
200761
3650
၎င်းတို့ နှစ်ဘက်စလုံး မွေးရာပါ
မှားနိုင်တဲ့ အလေ့အထ ရှိနေခြင်းပါပဲ။
03:36
is their shared inherent fallibility.
69
204435
2738
03:39
For the second generation of D.O.U.G.,
70
207197
1820
DOUG ဒုတိယမျိုးဆက် ပေါ်လာတော့
03:41
I knew I wanted to explore this idea.
71
209041
2307
ကျွန်မဟာ အဲဒီ စိတ်ကူးကို
စူးစမ်းနေချင်ခဲ့တယ်။
03:43
But instead of an accident produced
by pushing a robotic arm to its limits,
72
211372
4418
ဒါပေမဲ့ စက်ရုပ်ရဲ့ လက်မောင်းက သူ့ဘာသာသူ
အမှတ်တမဲ့ လိုက်ဆွဲမယ့်အစား
ကျွန်မ ပြုစုချင်ခဲ့တာက ကျွန်မရဲ့ ပုံတွေကို
ကျွန်မ မျှော်မရတဲ့ နည်းလမ်းမျိုးနဲ့
03:47
I wanted to design a system
that would respond to my drawings
73
215814
2897
03:50
in ways that I didn't expect.
74
218735
1833
ကျွန်မပုံတွေကို တုံ့ပြန်မယ့် စနစ်ကိုပါ။
03:52
So, I used a visual algorithm
to extract visual information
75
220592
3849
ဒါနဲ့ ကျွန်မဟာ အမြင်အာရုံ အယ်လ်ဂိုရီသမ်
ကို အသုံးပြုပြီး ဆယ်စုနှစ်ချီ ကျွန်မရဲ့
03:56
from decades of my digital
and analog drawings.
76
224465
2978
ပုံများထဲမှ မြင်နိုင်တဲ့ အချက်အလက်များ
ကို ထုတ်ယူရန် ဖြစ်ပါတယ်။
03:59
I trained a neural net on these drawings
77
227467
2055
ကျွန်မဟာ အဲဒီပုံတွေကို သုံးပြီး အာရုံကြော
ကွန်ယက်ကို လေ့ကျင့်ပေးခဲ့ပြီး
04:01
in order to generate
recurring patterns in the work
78
229546
2865
ပုံတွေထဲက ထပ်နေတဲ့ ပုံစံတွေကို
ထုတ်လုပ်စေပြီး
04:04
that were then fed through custom software
back into the machine.
79
232435
3476
ကျွန်မတို့ရဲ့ ဆော့ဝဲဖြင့်
စက်ထဲကို ပြန်ထည့်ပေးခိုင်းခဲ့တယ်။
04:07
I painstakingly collected
as many of my drawings as I could find --
80
235935
4386
ကျွန်မဟာ ပြီးဆုံးထားတဲ့ ပုံတွေ၊
ဆွဲလက်စ အလုပ်တွေ၊ ကျပမ်း ရေးချစ်ခဲ့တာတွေ၊
04:12
finished works, unfinished experiments
and random sketches --
81
240345
4215
ကျွန်မ ရှာတွေခဲ့သမျှတွေကို
မရမက ရှာဖွေစုစည်းခဲ့တယ်--
04:16
and tagged them for the AI system.
82
244584
1999
ပြီးတော့ AI စနစ်အတွက် တဂ်လုပ်ပေးလိုက်တယ်။
04:18
And since I'm an artist,
I've been making work for over 20 years.
83
246607
3684
ကျွန်မဟာ အနှစ် ၂၀ ကျော်အလုပ် လုပ်ခဲ့တဲ့
အနုပညာရှင် ဖြစ်ပါတယ်။
ခုနက ပုံတွေကို လိုက်လံစုခဲ့ရတာဟာ
လအတော်ကြာခဲ့ပြီး
04:22
Collecting that many drawings took months,
84
250315
2024
04:24
it was a whole thing.
85
252363
1389
အတော့်ကို လုပ်ကိုင်ခဲ့ရပါတယ်။
04:25
And here's the thing
about training AI systems:
86
253776
2595
ပြီးတော့ AI စနစ်တွေကို လေ့ကျင့်ဖို့
ကိစ္စကလည်း ရှိနေသေးတယ်၊
04:28
it's actually a lot of hard work.
87
256395
2200
တကယ့်ကို ခက်ခဲစွ
ကြိုးပမ်းဖို့ လိုခဲ့ပါတယ်။
အလုပ်အများအပြားကို သူများတွေ
မြင်တောင် မြင်ကြရမှာ မဟုတ်ပါဘူး။
04:31
A lot of work goes on behind the scenes.
88
259022
2191
04:33
But in doing the work,
I realized a little bit more
89
261237
2681
ဒါပေမဲ့ အဲဒီလို လုပ်ကိုင်ရင်းနဲ့
ကျွန်မဟာ AI တည်ဆောက်ထားပုံကို
04:35
about how the architecture
of an AI is constructed.
90
263942
3421
နည်းနည်းလေး ပိုကောင်းမွန်စွာ
နားလည်လာခဲ့တယ်။
အဲဒါကို အာရုံကြောနက်များ အတွက် ပုံစံတွေ၊
နည်းစနစ်တွေကို သုံးထားရုံတင်
04:39
And I realized it's not just made
of models and classifiers
91
267387
2947
04:42
for the neural network.
92
270358
1322
မကတာကိုပါ ကျွန်မ သိလာခဲ့ရတယ်။
04:43
But it's a fundamentally
malleable and shapable system,
93
271704
3532
ပြီးတော့ ၎င်းဟာ ပုံစံပြောင်းလွယ်ပြီး
လိုချင်တဲ့ ပုံမျိုးကိုသွင်းယူလွယ်ခဲ့ပါတယ်၊
04:47
one in which the human hand
is always present.
94
275260
3111
လူသားရဲ့ လက်ကတော့ တနည်းနည်းနဲ့
အမြဲတမ်း ပါနေခဲ့တယ်။
04:50
It's far from the omnipotent AI
we've been told to believe in.
95
278395
4000
၎င်းဟာ ကျွန်မတို့ ကြားခဲ့ဘူးသလို
ဘာမဆို လုပ်နိုင်တာမျိုး မဟုတ်ခဲ့ကြပါ။
ဒါနဲ့ ကျွန်ဟာ အာရုံကြောကွန်ယက်အတွက်
ဒီလိုပုံတွေကို စုစည်းခဲ့တယ်။
04:54
So I collected these drawings
for the neural net.
96
282419
2515
04:56
And we realized something
that wasn't previously possible.
97
284958
3929
ပြီးတော့ အရင်တုန်းက လုံးဝမဖြစ်နိုင်ခဲ့တာ
တစ်ခုကိုပါ ကျွန်မ သဘောပေါက်လိုက်တယ်။
05:00
My robot D.O.U.G. became
a real-time interactive reflection
98
288911
4091
ကျွန်မရဲ့ DOUG စက်ရုပ်ဟာ ကျွန်မ တစ်သက်လုံး
ရေးဆွဲခဲ့သမျှ ပုံတွေကို
05:05
of the work I'd done
through the course of my life.
99
293026
2627
အချိန်နှင့်တပြေးညီ ထင်ဟပ်ပေးနိုင်ခဲ့တယ်။
05:07
The data was personal,
but the results were powerful.
100
295677
3865
ကျွန်မရဲ့ ဒေတာဖြစ်ခဲ့ပေမဲ့ ရလဒ်တွေကျတော့
အားရစရာကြီးပါ။
အဲဒါနဲ့ ကျွန်မဟာ
သိပ်ကို စိတ်လှုပ်ရှားလာလို့
05:11
And I got really excited,
101
299566
1484
05:13
because I started thinking maybe
machines don't need to be just tools,
102
301074
4582
ဒီစက်တွေဟာ ကိရိယာသက်သက် မဖြစ်သင့်ဘဲ
လူသားမဟုတ်တဲ့ လုပ်ဖက်လို လက်တွဲ
05:17
but they can function
as nonhuman collaborators.
103
305680
3420
လုပ်ကိုင်နိုင်စွမ်း ရှိကြမယ်လို့တောင်
ထင်မိခဲ့တယ်။
05:21
And even more than that,
104
309537
1547
အဲဒီထက်ကို တောင်ပိုလျက်၊
05:23
I thought maybe
the future of human creativity
105
311108
2429
လူသားရဲ့ တီထွင်နိုင်စွမ်းရဲ့ အနာဂတ်ဟာဖြင့်
05:25
isn't in what it makes
106
313561
1524
လူကနေပြီး လုပ်တဲ့ အရာမဟုတ်ဘဲ
05:27
but how it comes together
to explore new ways of making.
107
315109
3436
ဖန်တီးလုပ်ကိုင်ရေး နည်းလမ်းသစ်တွေကို
လက်တွေ စူးစမ်းမှုဖြစ်တယ်လို့ ထင်မိတယ်။
05:31
So if D.O.U.G._1 was the muscle,
108
319101
2190
ဒီတော့ DOUG_1 က ကြွက်သားဖြစ်ခဲ့ပြီး
05:33
and D.O.U.G._2 was the brain,
109
321315
1762
DOUG_2 က ဦးနှောက်ဖြစ်ခဲ့တယ် ဆိုရင်၊
05:35
then I like to think
of D.O.U.G._3 as the family.
110
323101
2928
DOUG_3 ကျတော့ မိသားစုနဲ့ တူပါတယ်။
05:38
I knew I wanted to explore this idea
of human-nonhuman collaboration at scale.
111
326482
4793
လူသား-လူသားမဟုတ်သူရဲ့ပူးပေါင်းဆောင်
ရွက်မှုကို စကေးကြီးဖြင့် စူးစမ်းလိုခဲ့တယ်။
အဲဒါနဲ့ လွန်ခဲ့တဲ့ လအနည်းငယ် အတွင်းမှာ၊
05:43
So over the past few months,
112
331299
1373
ကျွန်မအဖွဲ့နဲ့အတူ ကျွန်မတို့ ရွေးထားတဲ့
စက်ရုပ် ၂၀ ကိုထုတ်လုပ်ခဲ့ကြပြီး
05:44
I worked with my team
to develop 20 custom robots
113
332696
3135
05:47
that could work with me as a collective.
114
335855
1960
စုပေါင်းလျက် သူတို့နဲ့စမ်းရန် ဖြစ်ခဲ့တယ်။
05:49
They would work as a group,
115
337839
1293
သူတို့ဟာ အုပ်စုအနေနဲ့ လုပ်ကိုင်ကြမယ်၊
05:51
and together, we would collaborate
with all of New York City.
116
339156
2889
သူတို့နဲ့အတူကျွန်မတို့ဟာ နယူးယောက်မြို့
တမြို့လုံးမှာ လက်တွဲ လုပ်ကိုင်ဖို့ပါ။
05:54
I was really inspired
by Stanford researcher Fei-Fei Li,
117
342069
2944
Stanford သုတေသီ Fei-Fei Li ကို
အားကျပါတယ်၊
05:57
who said, "if we want to teach
machines how to think,
118
345037
2515
"စက်တွေကို စဉ်းစားလာအောင် သင်ချင်ရင်၊
သူတို့ကို မြင်လာနိုင်အောင် အရင် သင်ပေးဖို့
လိုအပ်မယ်။" သူက မိန့်ကြားခဲ့ပါတယ်။
05:59
we need to first teach them how to see."
119
347576
1984
06:01
It made me think of the past decade
of my life in New York,
120
349584
2785
နယူးယောက်မှာ နေခဲ့တဲ့
ဆယ်နှစ်ကို ပြန်စဉ်းစားလာရတယ်၊
06:04
and how I'd been all watched over by these
surveillance cameras around the city.
121
352393
3993
တမြို့လုံးမှာ စောင့်ကြည့်ရေး
ကင်မရာတွေကို မှတ်မိတယ်။
06:08
And I thought it would be
really interesting
122
356410
2056
အဲဒါတွေ အားလုံးကို ကျွန်မရဲ့ စက်ရုပ်တွေကို
06:10
if I could use them
to teach my robots to see.
123
358490
2405
သင်ပေးဖို့ သုံးနိုင်ရင် ကောင်းမှာပဲလို့
စိတ်ကူးရမိတယ်။
06:12
So with this project,
124
360919
1888
အဲဒီလို ပရိုဂျက်ကို စဉ်းစားရင်း၊
06:14
I thought about the gaze of the machine,
125
362831
1967
စက်တွေ စောင့်ကြည့်နေပုံကို စိတ်ကူးလျက်
06:16
and I began to think about vision
as multidimensional,
126
364822
3226
အမြင်အကြောင်းကို မာလ်တီအမြင်မျိုးဖြင့်
စစဉ်းစားလာတယ်၊
06:20
as views from somewhere.
127
368072
1600
တစ်နေရာမှ မြင်ရတဲ့ အမြင်မျိုးလိုပါ။
ကျွန်မတို့ ဗွီဒီယိုတွေကို စစုဆောင်းတယ်၊
06:22
We collected video
128
370151
1834
06:24
from publicly available
camera feeds on the internet
129
372009
3063
အင်တာနက်မှာ ရနိုင်တဲ့
အများပြည်သူဆိုင်ရာတွေပါ၊
လူတွေ လမ်းပေါ်မှာ လမ်းလျှောက်နေကြပုံ၊
06:27
of people walking on the sidewalks,
130
375096
1690
06:28
cars and taxis on the road,
131
376810
1712
ကားတွေ၊ တက္ကစီတွေ စသဖြင့်
06:30
all kinds of urban movement.
132
378546
1817
မြို့ပြ လှုပ်ရှားမှု ပုံတွေမျိုးစုံပေါ့။
အဲဒါမျိုးကို မြင်နိုင်တဲ့ မြင်မှု
အယ်လဂိုရီသမ်ကို ပြုစုခဲ့ကြတယ်
06:33
We trained a vision algorithm
on those feeds
133
381188
2603
"optical flow" လို့ခေါ်တဲ့ နည်းပညာကို
အခြေခံခဲ့ကြတယ်၊
06:35
based on a technique
called "optical flow,"
134
383815
2286
06:38
to analyze the collective density,
135
386125
1977
မြို့ပြများထဲက စုပေါင်းသိပ်သည်းဆကို၊
06:40
direction, dwell and velocity states
of urban movement.
136
388126
3637
လူတွေရဲ့ ဦးတည်ချက်ကို၊ နေထိုင်ပုံနဲ့
အရှိန်အဟုန် စသဖြင့် ဆန်းစစ်ခဲ့ကြတယ်။
06:44
Our system extracted those states
from the feeds as positional data
137
392178
4269
ကျွန်မတို့ စနစ်က အနေအထားမျိုးစုံထဲကနေပြီး
အဲဒီလို အချက်တွေကို ထုတ်ယူပေးခဲ့လို့
06:48
and became pads for my
robotic units to draw on.
138
396471
3373
အဲဒါတွေဟာ ကျွန်မရဲ့ စက်ရုပ်တွေ
ပုံဆွဲရန် သင်ပုန်းလို ဖြစ်လာကြတယ်။
06:51
Instead of a collaboration of one-to-one,
139
399868
2534
ကျွန်မတို့ဟာ တစ်ဦးနဲ့ တစ်ဦး
လက်တွဲဆောင်ရွက်မှုအစား
06:54
we made a collaboration of many-to-many.
140
402426
3024
အများက အများနဲ့ လက်တွဲဆောင်ရွက်မှုကို
တီထွင်ခဲ့ကြတယ်။
06:57
By combining the vision of human
and machine in the city,
141
405474
3587
မြို့ထဲရှိ လူသားနဲ့ စက်ရဲ့
အမြင်ကို ပေါင်းပေးလိုက်ခြင်းဖြင့်
ရှုခင်းပန်းချီကား ဆိုတာ ဘယ်လိုဖြစ်နိုင်
ကြောင်းကို ပြန်လည်ပုံဖော်ခဲ့ကြတယ်။
07:01
we reimagined what
a landscape painting could be.
142
409085
2794
D.O.U.G. နဲ့ ကျွန်မလုပ်ခဲ့သမျှ
စမ်းသပ်မှုများအားလုံးတို့ဟာ
07:03
Throughout all of my
experiments with D.O.U.G.,
143
411903
2218
07:06
no two performances
have ever been the same.
144
414145
2717
တူညီတာဆိုလို့ တကြိမ်ဘူးမှ မရှိခဲ့ဘူးပါ။
07:08
And through collaboration,
145
416886
1382
လက်တွဲပူးပေါင်းမှုရဲ့ ကျေးဇူးကြောင့်
07:10
we create something that neither of us
could have done alone:
146
418292
2864
ကျွန်မတို့ ဘယ်သူာမှ ဖန်တီးနိုင်ခဲ့မှာ
မဟုတ်တာကို ဖန်တီးနိုင်ခဲ့ကြတယ်-
07:13
we explore the boundaries
of our creativity,
147
421180
2611
ကျွန်မတို့ရဲ့ ကျုပ်တို့၊ လူသားနဲ့
လူသားမဟုတ်သူတို့ရဲ့
07:15
human and nonhuman working in parallel.
148
423815
2892
တီထွင်ဖန်တီးမှုရဲ့
ဘောင်ကို စူးစမ်းနိုင်ခဲ့ကြတယ်။
07:19
I think this is just the beginning.
149
427823
2334
ကျွန်မအတွက် ဒါဟာ အစပဲ ရှိပါသေးတယ်။
07:22
This year, I've launched Scilicet,
150
430569
2183
ဒီနှစ်ထဲတွင် ကျွန်မဟာ
Scilicet ကိုစတင်ခဲ့တယ်၊
07:24
my new lab exploring human
and interhuman collaboration.
151
432776
4245
လူသားနှင့်လူသားချင်းကြားက ပူးပေါင်းဆောင်
ရွက်မှုကိုစူးစမ်းမယ့် ဓာတ်ခွဲခန်းသစ်ပါ။
လူတစ်ဦးချင်း၊ အတုဖြစ်ကြတာနဲ့
ဂေဟစနစ်ထံမှ ရမယ့်
07:29
We're really interested
in the feedback loop
152
437339
2120
07:31
between individual, artificial
and ecological systems.
153
439483
4230
တုံ့ပြန်ချက် ကွင်းဆက်ဟာ စိတ်ဝင်စားစရာပါ။
ကျွန်မတို့ဟာ ပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ လူသားနဲ့
စက်တွေထံမှ ရရှိမယ့်
07:36
We're connecting human and machine output
154
444276
2269
07:38
to biometrics and other kinds
of environmental data.
155
446569
2984
ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာ
အခြား ဒေတာတွေကို စုစည်းကြပါမယ်။
07:41
We're inviting anyone who's interested
in the future of work, systems
156
449577
4079
ကျွန်မတို့နဲ့အတူ လက်တွဲ စူးစမ်းရန်
ကျွန်မတို့ရဲ့ အနာဂတ် အလုပ်၊ စနစ်များ၊
လူသားချင်း လက်တွဲပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုကို
07:45
and interhuman collaboration
157
453680
1595
စိတ်ဝင်စားသူ အားလုံးကို ဖိတ်ကြားပါတယ်။
07:47
to explore with us.
158
455299
1550
07:48
We know it's not just technologists
that have to do this work
159
456873
3405
ဒါတွေအားလုံးကို နည်းပညာရှင်တွေ သက်သက် သာမက
07:52
and that we all have a role to play.
160
460302
2103
ကျုပ်တို့ အားလုံးပါ ပါဝင် လုပ်ကိုင်ရမယ့်
အခန်းကဏ္ဍတွေ ရှိပါတယ်။
07:54
We believe that by teaching machines
161
462429
2243
အစဉ်အလာအရ လူတွေ လုပ်ခဲ့ကြတဲ့
07:56
how to do the work
traditionally done by humans,
162
464696
2730
အလုပ်တွေကို စက်တွေကို သင်ပေးခြင်းဖြင့်
07:59
we can explore and evolve our criteria
163
467450
2953
လူ့လက်တွေနဲ့ လုပ်လို့ ရနိုင်တာရဲ့
စံသတ်မှတ်ချက်တွေကို
08:02
of what's made possible by the human hand.
164
470427
2443
ကျွန်မတို့ စူးစမ်းနိုင်မယ်လို့
ယုံကြည်ပါတယ်။
08:04
And part of that journey
is embracing the imperfections
165
472894
3493
အဲဒီလို ချီတက်ရမယ့် ခရီးထဲရဲ့ တစ်ပိုင်းက
08:08
and recognizing the fallibility
of both human and machine,
166
476411
3690
လူသားတွေရော စက်တွေပါ
မှားယွင်းနိုင်ကြတာကို အသိအမှတ်ပြုလျက်
08:12
in order to expand the potential of both.
167
480125
2405
နှစ်ဘက်စလုံးရဲ့ အစွမ်းအစတွေကို
တိုးချဲ့ဖို့ လိုပါတယ်။
ဒီနေ့အထိ ကျွန်မဟာ အလှတရားကို
လူသားထဲမှာရေ လူသားမဟုတ်တဲ့ထဲမှာပါ
08:14
Today, I'm still in pursuit
of finding the beauty
168
482919
2301
08:17
in human and nonhuman creativity.
169
485244
2276
ရှာကြံဖို့ အားထုတ်နေလျက်ပါ။
အနာဂတ်တွင် အဲဒါဟာ ဘယ်လိုပုံစံမျိုး
ဖြစ်မှာကို ကျွန်မ မပြောတတ်ဘူး၊
08:19
In the future, I have no idea
what that will look like,
170
487865
2829
ဒါပေမဲ့ အဲဒါကို ရှာဖွေရန် ကျွန်မ
သိပ်ကို စိတ်ဓာတ်ပြင်းပြနေပါတယ်။
08:23
but I'm pretty curious to find out.
171
491627
2024
08:25
Thank you.
172
493675
1151
ကျေးဇူးတင်ပါတယ်။
08:26
(Applause)
173
494850
1884
(လက်ခုပ်သံများ)
Translated by Myo Aung
Reviewed by Sanda Aung

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Sougwen Chung - Artist, researcher
Sougwen 愫君 Chung is an artist and researcher whose work explores the dynamics between humans and systems.

Why you should listen
Sougwen Chung's work explores the mark-made-by-hand and the mark-made-by-machine as an approach to understanding the dynamics of humans and systems. Chung is a former research fellow at MIT’s Media Lab and a pioneer in the field of human-machine collaboration. In 2019, she was selected as the Woman of the Year in Monaco for achievement in the Arts & Sciences.
 
In 2018 she was an inaugural E.A.T. Artist in Resident in partnership with New Museum and Bell Labs, and was awarded a commission for her project Omnia per Omnia. In 2016, Chung received Japan Media Art’s Excellence Award in for her project, Drawing Operations. She is a former research fellow at MIT’s Media Lab. She has been awarded Artist in Residence positions at Google, Eyebeam, Japan Media Arts and Pier 9 Autodesk. Her speculative critical practice spans performance, installation and drawings which have been featured in numerous exhibitions at museums and galleries around the world.
More profile about the speaker
Sougwen Chung | Speaker | TED.com