TED2009
Golan Levin: Art that looks back at you
Golan Levin și arta care te privește drept în ochi
Filmed:
Readability: 4
823,350 views
Golan Levin, artist şi inginer, foloseşte unelte moderne -- robotică, noi programe de software, cercetare cognitivă -- pentru a crea opere de artă care suprind şi încântă. Priviţi cum sunetele se transformă în forme, cum corpurile creează picturi şi cum un ochi curios îl priveşte la rândul său pe privitorul curios.
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
Bună! Numele meu este Golan Levin.
00:15
I'm an artist and an engineer,
1
3000
2000
Sunt artist şi inginer.
00:17
which is, increasingly, a more common kind of hybrid.
2
5000
2000
Ceea ce e un fel de hibrid din ce în ce mai comun.
00:19
But I still fall into this weird crack
3
7000
3000
Dar încă fac parte din acea nişă ciudată
00:22
where people don't seem to understand me.
4
10000
2000
în care oamenii par să nu mă înţeleagă.
00:24
And I was looking around and I found this wonderful picture.
5
12000
4000
Căutam la întâmplare, când am găsit această imagine minunată.
00:28
It's a letter from "Artforum" in 1967
6
16000
3000
E o scrisoare de la "Forumul de artă" din 1967
00:31
saying "We can't imagine ever doing a special issue
7
19000
3000
care spune "Nu ne putem imagina să scoatem vreodată un număr special
00:34
on electronics or computers in art." And they still haven't.
8
22000
3000
despre electronică sau computere în artă". Şi încă nu au făcut-o.
00:37
And lest you think that you all, as the digerati, are more enlightened,
9
25000
5000
Şi ca nu cumva să vă gândiţi că voi, ca specialişti în ale computerelor şi comunităţilor online, sunteţi mai luminaţi,
00:42
I went to the Apple iPhone app store the other day.
10
30000
3000
am fost în magazinul de applicaţii al Apple iPhone alaltăieri.
00:45
Where's art? I got productivity. I got sports.
11
33000
4000
Unde e arta? Am găsit productivitate. Am găsit sporturi.
00:49
And somehow the idea that one would want to make art for the iPhone,
12
37000
4000
Şi cumva, ideea că cineva ar vrea să facă artă pentru iPhone,
00:53
which my friends and I are doing now,
13
41000
2000
ceea ce prietenii mei şi cu mine facem acum,
00:55
is still not reflected in our understanding
14
43000
3000
nu se reflectă încă în felul nostru de a înţelege
00:58
of what computers are for.
15
46000
2000
pentru ce sunt făcute computerele.
01:00
So, from both directions, there is kind of, I think, a lack of understanding
16
48000
2000
Din ambele direcţii e deci, cred eu, o lipsă de înţelegere
01:02
about what it could mean to be an artist who uses the materials
17
50000
2000
a ce ar putea însemna să fii un artist care foloseşte materialele
01:04
of his own day, or her own day,
18
52000
2000
epocii lui, sau ale ei.
01:06
which I think artists are obliged to do,
19
54000
2000
Ce cred eu că artiştii sunt obligaţi să facă,
01:08
is to really explore the expressive potential of the new tools that we have.
20
56000
4000
este să exploreze cu adevărat potenţialul de expresie al noilor unelte pe care le avem.
01:12
In my own case, I'm an artist,
21
60000
2000
În cazul meu, sunt artist,
01:14
and I'm really interested in
22
62000
2000
şi sunt foarte interesat
01:16
expanding the vocabulary of human action,
23
64000
2000
să extind vocabularul acţiunii umane,
01:18
and basically empowering people through interactivity.
24
66000
3000
şi practic să le dau putere oamenilor prin interactivitate.
01:21
I want people to discover themselves as actors,
25
69000
3000
Vreau ca oamenii să se descopere pe ei înşişi ca actori,
01:24
as creative actors, by having interactive experiences.
26
72000
4000
ca actori creativi, prin experienţe interactive.
01:28
A lot of my work is about trying to get away from this.
27
76000
3000
O parte mare din munca mea se referă la încercarea de a scăpa de asta.
01:31
This a photograph of the desktop of a student of mine.
28
79000
2000
Aceasta e o fotografie a biroului unui student de-al meu.
01:33
And when I say desktop, I don't just mean
29
81000
2000
Şi când spun birou, nu mă refer doar
01:35
the actual desk where his mouse has worn away the surface of the desk.
30
83000
3000
la biroul efectiv unde mouse-ul lui a şters suprafaţa biroului.
01:38
If you look carefully, you can even see
31
86000
2000
Dacă te uiţi cu atenţie, poţi să vezi chiar şi
01:40
a hint of the Apple menu, up here in the upper left,
32
88000
3000
o urmă a meniului Apple, aici sus in colţul din stânga,
01:43
where the virtual world has literally
33
91000
2000
unde lumea virtuală şi-a pus efectiv amprenta
01:45
punched through to the physical.
34
93000
2000
asupra lumii fizice.
01:47
So this is, as Joy Mountford once said,
35
95000
4000
Aceasta e, aşa cum spunea cândva Joy Mountford,
01:51
"The mouse is probably the narrowest straw
36
99000
2000
"Mouse-ul este probabil cel mai subţire pai
01:53
you could try to suck all of human expression through."
37
101000
2000
prin care poţi încerca să sugi toate expresiile oamenilor."
01:55
(Laughter)
38
103000
3000
(Râsete)
01:58
And the thing I'm really trying to do is enabling people to have more rich
39
106000
3000
Ceea ce încerc de fapt să fac este să le dau oamenilor posibilitatea
02:01
kinds of interactive experiences.
40
109000
2000
să aibă experienţe interactive mai bogate.
02:03
How can we get away from the mouse and use our full bodies
41
111000
2000
Cum putem să scăpăm de mouse şi să ne folosim întregul corp
02:05
as a way of exploring aesthetic experiences,
42
113000
3000
ca un mod de a explora experienţe estetice,
02:08
not necessarily utilitarian ones.
43
116000
2000
şi nu neapărat experienţe utilitare.
02:10
So I write software. And that's how I do it.
44
118000
3000
Aşa că eu scriu programe. Şi acesta e felul în care o fac.
02:13
And a lot of my experiences
45
121000
2000
Multe din experienţele mele
02:15
resemble mirrors in some way.
46
123000
2000
seamănă cu oglinzile într-un fel.
02:17
Because this is, in some sense, the first way,
47
125000
2000
Pentru că acesta este, într-un fel, primul mod
02:19
that people discover their own potential as actors,
48
127000
2000
în care oamenii îşi descoperă propriul potenţial actoricesc,
02:21
and discover their own agency.
49
129000
2000
şi îşi descoperă propriile acţiuni.
02:23
By saying "Who is that person in the mirror? Oh it's actually me."
50
131000
3000
Prin faptul că spun: "Cine e persoana din oglindă? Oh, sunt chiar eu."
02:26
And so, to give an example,
51
134000
2000
Şi astfel, ca să dau un exemplu,
02:28
this is a project from last year,
52
136000
2000
acesta e un proiect de anul trecut.
02:30
which is called the Interstitial Fragment Processor.
53
138000
2000
Care e numit Procesorul de Fragmente Interstiţiale.
02:32
And it allows people to explore the negative shapes that they create
54
140000
4000
Le permite oamenilor să exploreze formele negative pe care le creează
02:36
when they're just going about their everyday business.
55
144000
3000
atunci când îşi văd pur şi simplu de treburile zilnice.
02:53
So as people make shapes with their hands or their heads
56
161000
2000
Pe măsură ce oamenii creează forme cu mâinile sau capetele
02:55
and so forth, or with each other,
57
163000
2000
şi aşa mai departe, sau unii cu alţii,
02:57
these shapes literally produce sounds and drop out of thin air --
58
165000
3000
aceste forme produc sunete şi cad în gol.
03:00
basically taking what's often this, kind of, unseen space,
59
168000
4000
E practic vorba de a lua ceea ce e de multe ori un spaţiu cumva nevăzut,
03:04
or this undetected space, and making it something real,
60
172000
3000
sau acest spaţiu nedetectat, şi a-l transforma în ceva real,
03:07
that people then can appreciate and become creative with.
61
175000
3000
pe care oamenii îl pot aprecia şi cu care pot deveni creativi.
03:10
So again, people discover their creative agency in this way.
62
178000
3000
Din nou, oamenii îşi descoperă potenţialul creativ în acest fel.
03:13
And their own personalities come out
63
181000
2000
Iar personalităţile lor ies la iveală
03:15
in totally unique ways.
64
183000
3000
în feluri complet unice.
03:18
So in addition to using full-body input,
65
186000
3000
În plus faţă de folosirea întregului corp ca informaţii de intrare,
03:21
something that I've explored now, for a while,
66
189000
2000
ceea ce am explorat de ceva vreme,
03:23
has been the use of the voice,
67
191000
2000
e folosirea vocii.
03:25
which is an immensely expressive system for us, vocalizing.
68
193000
4000
Care e un sistem extrem de expresiv pentru noi, vocalizarea.
03:29
Song is one of our oldest ways
69
197000
2000
Cântecul e unul din cele mai vechi moduri
03:31
of making ourselves heard and understood.
70
199000
3000
prin care ne facem auziţi şi înţeleşi.
03:34
And I came across this fantastic research by Wolfgang Köhler,
71
202000
2000
Am dat peste acest studiu fantastic al lui Wolfgang Köhler,
03:36
the so-called father of gestalt psychology, from 1927,
72
204000
4000
aşa-numitul părinte al gestaltismului, din 1927,
03:40
who submitted to an audience like yourselves
73
208000
2000
care a arătat unui public precum dumneavoastră
03:42
the following two shapes.
74
210000
2000
următoarele două forme.
03:44
And he said one of them is called Maluma.
75
212000
2000
Şi le-a spus că una din ele se numeşte Maluma.
03:46
And one of them is called Taketa. Which is which?
76
214000
2000
Şi cealaltă se numeşte Taketa. Care e care?
03:48
Anyone want to hazard a guess?
77
216000
4000
Riscă cineva să ghicească?
03:52
Maluma is on top. Yeah. So.
78
220000
2000
Maluma e cea de sus. Da.
03:54
As he says here, most people answer without any hesitation.
79
222000
3000
Aşa cum spune el, majoritatea oamenilor răspund fără ezitare.
03:57
So what we're really seeing here is a phenomenon
80
225000
2000
Ceea ce vedem de fapt aici este un fenomen
03:59
called phonaesthesia,
81
227000
2000
numit fonestezie,
04:01
which is a kind of synesthesia that all of you have.
82
229000
2000
care e un fel de sinestezie pe care toţi o aveţi.
04:03
And so, whereas Dr. Oliver Sacks has talked about
83
231000
2000
Şi asa, în timp ce Dr. Oliver Sacks a vorbit despre cum
04:05
how perhaps one person in a million
84
233000
2000
poate o persoană într-un milion
04:07
actually has true synesthesia,
85
235000
2000
e cu adevărat sinestezică
04:09
where they hear colors or taste shapes, and things like this,
86
237000
2000
şi poate să audă culori sau să guste forme, şi altele de acest fel.
04:11
phonaesthesia is something we can all experience to some extent.
87
239000
2000
Fonestezia e ceva ce toţi putem experimenta într-o anumită măsură.
04:13
It's about mappings between different perceptual domains,
88
241000
3000
Se referă la asocierea între diferite domenii perceptuale,
04:16
like hardness, sharpness, brightness and darkness,
89
244000
3000
cum ar fi duritatea, ascuţimea, luminozitatea sau întunericul,
04:19
and the phonemes that we're able to speak with.
90
247000
2000
şi fonemele cu ajutorul cărora putem vorbi.
04:21
So 70 years on, there's been some research where
91
249000
2000
În cei 70 de ani de atunci, s-au făcut unele studii prin care
04:23
cognitive psychologists have actually sussed out
92
251000
2000
psihologii cognitivi au ajuns să înţeleagă
04:25
the extent to which, you know,
93
253000
2000
măsura în care, ştiţi,
04:27
L, M and B are more associated with shapes that look like this,
94
255000
4000
L, M şi B sunt asociate mai mult cu forme care arată aşa,
04:31
and P, T and K are perhaps more associated with shapes like this.
95
259000
4000
în vreme ce P, T şi K sunt mai degrabă asociate cu forme ca aceasta.
04:35
And here we suddenly begin to have a mapping between curvature
96
263000
2000
Şi aşa începem să avem deodată o asociere între curbură,
04:37
that we can exploit numerically,
97
265000
2000
pe care o putem exploata numeric,
04:39
a relative mapping between curvature and shape.
98
267000
3000
o asociere relativă între curbură şi formă.
04:42
So it occurred to me, what happens if we could run these backwards?
99
270000
3000
Aşa că mi-a venit ideea, ce se întâmplă dacă am putea rula asta invers?
04:45
And thus was born the project called Remark,
100
273000
2000
Şi aşa s-a născut proiectul numit Remark.
04:47
which is a collaboration with Zachary Lieberman
101
275000
2000
Care e o colaborare cu Zachary Lieberman
04:49
and the Ars Electronica Futurelab.
102
277000
2000
şi Ars Electronica Futurelab.
04:51
And this is an interactive installation which presents
103
279000
2000
Aceasta e o instalaţie interactivă care prezintă
04:53
the fiction that speech casts visible shadows.
104
281000
2000
fantezia în care vorbirea aruncă umbre vizibile.
04:55
So the idea is you step into a kind of a magic light.
105
283000
3000
Ideea e că păşeşti într-un fel de lumină magică.
04:58
And as you do, you see the shadows of your own speech.
106
286000
3000
Şi, pe măsură ce faci asta, vezi umbrele cuvintelor tale.
05:01
And they sort of fly away, out of your head.
107
289000
2000
Şi parcă zboară liber, decolând din capul tău.
05:03
If a computer speech recognition system
108
291000
3000
Dacă un sistem computerizat de recunoaştere a vorbirii
05:06
is able to recognize what you're saying, then it spells it out.
109
294000
4000
îşi dă seama ce spui, atunci scrie cuvântul.
05:10
And if it isn't then it produces a shape which is very phonaesthetically
110
298000
2000
Dacă nu, atunci produce o formă care e foarte legată,
05:12
tightly coupled to the sounds you made.
111
300000
2000
din punct de vedere fonestezic, de sunetele pe care le scoţi.
05:14
So let's bring up a video of that.
112
302000
3000
Haideţi să vedem un filmuleţ cu asta.
06:03
(Applause)
113
351000
2000
(Aplauze)
06:05
Thanks. So. And this project here,
114
353000
3000
Mulţumesc. La acest proiect
06:08
I was working with the great abstract vocalist, Jaap Blonk.
115
356000
3000
lucram cu marele vocalist abstract Jaap Blonk.
06:11
And he is a world expert in performing "The Ursonate,"
116
359000
3000
El e expert mondial în recitarea "Ursonatei",
06:14
which is a half-an-hour nonsense poem
117
362000
2000
care e un poem fără sens, de jumătate de oră,
06:16
by Kurt Schwitters, written in the 1920s,
118
364000
2000
scris de Kurt Schwitters în anii '20.
06:18
which is half an hour of very highly patterned nonsense.
119
366000
4000
Jumătate de oră de nonsens cu multe modele care se repetă.
06:22
And it's almost impossible to perform.
120
370000
2000
Şi e aproape imposibil de recitat.
06:24
But Jaap is one of the world experts in performing it.
121
372000
3000
Dar Jaap e unul din experţii mondiali în recitarea lui.
06:27
And in this project we've developed
122
375000
2000
În cadrul acestui proiect am dezvoltat
06:29
a form of intelligent real-time subtitles.
123
377000
3000
o formă de subtitrare inteligentă, în timp real.
06:32
So these are our live subtitles,
124
380000
3000
Aceasta este subtitrarea noastră în direct,
06:35
that are being produced by a computer that knows the text of "The Ursonate" --
125
383000
3000
care e produsă de un computer care cunoaşte textul Ursonatei,
06:38
fortunately Jaap does too, very well --
126
386000
3000
din fericire şi Jaap îl ştie foarte bine.
06:41
and it is delivering that text at the same time as Jaap is.
127
389000
5000
Ce-am făcut noi e să afişăm textul în acelaşi timp cu Jaap.
06:53
So all the text you're going to see
128
401000
2000
Tot textul pe care îl veţi vedea
06:55
is real-time generated by the computer,
129
403000
2000
este generat în timp real de computer,
06:57
visualizing what he's doing with his voice.
130
405000
3000
pentru a vizualiza ce face el cu vocea.
08:10
Here you can see the set-up where there is a screen with the subtitles behind him.
131
478000
3000
Puteţi vedea aici aranjamentul în care, în spatele lui, se află un ecran cu subtitrarea.
08:34
Okay. So ...
132
502000
2000
Bine. Deci...
08:36
(Applause)
133
504000
5000
(Aplauze)
08:41
The full videos are online if you are interested.
134
509000
2000
Puteţi găsi online filmele complete, dacă vă interesează.
08:43
I got a split reaction to that during the live performance,
135
511000
2000
Am avut parte de două feluri de reacţii în timpul demonstraţiei.
08:45
because there is some people who understand
136
513000
2000
Pentru că sunt oameni care înţeleg
08:47
live subtitles are a kind of an oxymoron,
137
515000
2000
că subtitrarea în direct e un fel de oximoron.
08:49
because usually there is someone making them afterwards.
138
517000
3000
Pentru că de obicei există cineva care o face pe urmă.
08:52
And then a bunch of people who were like, "What's the big deal?
139
520000
3000
Iar apoi sunt oameni care spuneau "Ce-i aşa de special?
08:55
I see subtitles all the time on television."
140
523000
2000
Văd subtitrări tot timpul la televizor."
08:57
You know? They don't imagine the person in the booth, typing it all.
141
525000
3000
Înţelegeţi? Nu-şi imaginau persoana din cabină, tastând totul.
09:00
So in addition to the full body, and in addition to the voice,
142
528000
3000
În plus faţă de folosirea întregului corp şi în plus faţă de voce,
09:03
another thing that I've been really interested in,
143
531000
2000
un alt lucru de care am fost foarte interesat,
09:05
most recently, is the use of the eyes,
144
533000
2000
mai recent, este folosirea ochilor,
09:07
or the gaze, in terms of how people relate to each other.
145
535000
4000
a privirii, în ceea ce priveşte felul în care oamenii relaţionează unii cu alţii.
09:11
It's a really profound amount of nonverbal information
146
539000
2000
O foarte mare cantitate de informaţie nonverbală
09:13
that's communicated with the eyes.
147
541000
2000
este comunicată prin intermediul ochilor.
09:15
And it's one of the most interesting technical challenges
148
543000
2000
Şi e una din cele mai interesante provocări tehnice,
09:17
that's very currently active in the computer sciences:
149
545000
2000
care e activă în acest moment în ştiinţele calculatorului.
09:19
being able to have a camera that can understand,
150
547000
2000
E vorba de a avea o cameră de luat vederi care poate înţelege,
09:21
from a fairly big distance away,
151
549000
2000
de la o distanţă destul de mare,
09:23
how these little tiny balls are actually pointing in one way or another
152
551000
3000
felul în care aceste mici bile arată într-o parte sau în alta,
09:26
to reveal what you're interested in,
153
554000
2000
pentru a dezvălui ce te interesează
09:28
and where your attention is directed.
154
556000
2000
şi unde e direcţionată atenţia ta.
09:30
So there is a lot of emotional communication that happens there.
155
558000
3000
Deci are loc foarte multă comunicare emoţională acolo.
09:33
And so I've been beginning, with a variety of different projects,
156
561000
4000
Aşa că am început, cu o varietate de proiecte diferite,
09:37
to understand how people can relate to machines with their eyes.
157
565000
3000
să înţeleg felul în care oamenii pot să relaţioneze cu maşinile folosindu-şi ochii.
09:40
And basically to ask the questions:
158
568000
3000
Şi, practic, să ridic o serie de întrebări.
09:43
What if art was aware that we were looking at it?
159
571000
5000
Ce-ar fi dacă arta şi-ar da seama că o privim?
09:48
How could it respond, in a way,
160
576000
2000
Cum ar putea să răspundă, într-un fel,
09:50
to acknowledge or subvert the fact that we're looking at it?
161
578000
3000
să accepte sau să refuze faptul că o privim?
09:53
And what could it do if it could look back at us?
162
581000
3000
Şi ce-ar putea face dacă s-ar putea uita înapoi la noi?
09:56
And so those are the questions that are happening in the next projects.
163
584000
2000
Acestea sunt întrebările la care vom lucra în proiectele următoare.
09:58
In the first one which I'm going to show you, called Eyecode,
164
586000
3000
În primul pe care vi-l voi arăta, numit Codul Ochilor,
10:01
it's a piece of interactive software
165
589000
2000
e un program interactiv
10:03
in which, if we read this little circle,
166
591000
2000
care face ce scrie în acest cerc,
10:05
"the trace left by the looking of the previous observer
167
593000
3000
"urma lăsată de privirea observatorului precedent
10:08
looks at the trace left by the looking of previous observer."
168
596000
3000
se uită la urma lăsată de privirea observatorului precedent."
10:11
The idea is that it's an image wholly constructed
169
599000
2000
Ideea e că e o imagine construită integral
10:13
from its own history of being viewed
170
601000
2000
din propria ei istorie de a fi privită
10:15
by different people in an installation.
171
603000
2000
de către diferite persoane.
10:17
So let me just switch over so we can do the live demo.
172
605000
5000
Aşa că daţi-mi voie să trec dincolo, să putem face demonstraţia pe viu.
10:22
So let's run this and see if it works.
173
610000
4000
Să-i dăm drumul şi să vedem dacă merge.
10:26
Okay. Ah, there is lots of nice bright video.
174
614000
3000
OK.
10:29
There is just a little test screen that shows that it's working.
175
617000
2000
Acesta e doar un mic ecran de probă să vedem că funcţionează.
10:31
And what I'm just going to do is -- I'm going to hide that.
176
619000
2000
Iar ceea ce voi face imediat e să ascund acest ecran.
10:33
And you can see here that what it's doing
177
621000
2000
Aici puteţi vedea că ceea ce face
10:35
is it's recording my eyes every time I blink.
178
623000
3000
e să înregistreze ochii mei de fiecare dată când clipesc.
10:44
Hello? And I can ... hello ... okay.
179
632000
4000
Alo? Şi pot să... alo... OK.
10:48
And no matter where I am, what's really going on here
180
636000
2000
Indiferent unde sunt, ce se întâmplă aici de fapt
10:50
is that it's an eye-tracking system that tries to locate my eyes.
181
638000
3000
e că un sistem de detectare a ochilor încearcă să îmi localizeze ochii.
10:53
And if I get really far away I'm blurry.
182
641000
2000
Dacă mă îndepărtez mult, se vede în ceaţă.
10:55
You know, you're going to have these kind of blurry spots like this
183
643000
2000
Ştiţi, veţi avea nişte pete ceţoase ca acestea
10:57
that maybe only resemble eyes in a very very abstract way.
184
645000
3000
care poate doar seamănă cu ochii într-un fel foarte abstract.
11:00
But if I come up really close and stare directly at the camera
185
648000
3000
Dar dacă mă apropii foarte mult şi mă uit direct la camera
11:03
on this laptop then you'll see these nice crisp eyes.
186
651000
2000
de pe acest laptop, atunci veţi vedea clar aceşti ochi.
11:05
You can think of it as a way of, sort of, typing, with your eyes.
187
653000
4000
Puteţi să vă gândiţi că e cumva un fel de a tasta cu ochii.
11:09
And what you're typing are recordings of your eyes
188
657000
2000
Ceea ce tastezi sunt înregistrări ale ochilor tăi
11:11
as you're looking at other peoples' eyes.
189
659000
2000
pe măsură ce te uiţi la ochii altora.
11:13
So each person is looking at the looking
190
661000
3000
Astfel, fiecare persoană se uită la privirile
11:16
of everyone else before them.
191
664000
2000
tuturor celor dinaintea ei.
11:18
And this exists in larger installations
192
666000
2000
Există echipamente mult mai mari
11:20
where there are thousands and thousands of eyes
193
668000
2000
în care sunt mii şi mii de ochi
11:22
that people could be staring at,
194
670000
2000
la care oamenii se pot uita,
11:24
as you see who's looking at the people looking
195
672000
2000
să vadă cine se uită la oamenii care se uită
11:26
at the people looking before them.
196
674000
2000
la oamenii care s-au uitat înaintea lor.
11:28
So I'll just add a couple more. Blink. Blink.
197
676000
3000
Voi mai adăuga câteva. Clipit. Clipit.
11:31
And you can see, just once again, how it's sort of finding my eyes
198
679000
3000
Şi puteţi vedea, încă o dată, cum îmi găseşte ochii
11:34
and doing its best to estimate when it's blinking.
199
682000
3000
şi face tot ce poate pentru a estima când clipesc.
11:37
Alright. Let's leave that.
200
685000
2000
În regulă. Să lăsăm asta acum.
11:39
So that's this kind of recursive observation system.
201
687000
3000
Acesta este un fel de sistem de observaţie recursiv.
11:42
(Applause)
202
690000
2000
(Aplauze)
11:44
Thank you.
203
692000
2000
Vă mulţumesc.
11:46
The last couple pieces I'm going to show
204
694000
2000
Ultimele lucruri pe care vi le voi arăta
11:48
are basically in the new realm of robotics -- for me, new for me.
205
696000
2000
fac parte din noul tărâm al roboticii, nou pentru mine.
11:50
It's called Opto-Isolator.
206
698000
2000
Este numit Opto-izolatorul.
11:52
And I'm going to show a video of the older version of it,
207
700000
3000
Vă voi arăta un film cu o versiune mai veche a lui.
11:55
which is just a minute long. Okay.
208
703000
2000
Care durează doar un minut. OK.
12:06
In this case, the Opto-Isolator is blinking
209
714000
2000
În acest caz, Opto-izolatorul clipeşte
12:08
in response to one's own blinks.
210
716000
2000
ca răspuns la clipitul persoanei din faţa lui.
12:10
So it blinks one second after you do.
211
718000
3000
Clipeşte la o secundă după tine.
12:13
This is a device which is intended to reduce
212
721000
3000
Acesta e un dispozitiv menit să reducă
12:16
the phenomenon of gaze down to the simplest possible materials.
213
724000
3000
fenomenul privirii, folosind cele mai simple materiale.
12:19
Just one eye,
214
727000
2000
Un singur ochi,
12:21
looking at you, and eliminating everything else about a face,
215
729000
2000
care te priveşte, şi elimină orice altceva legat de o faţă.
12:23
but just to consider gaze in an isolated way
216
731000
3000
Rămâne doar să consideri privirea într-un mod izolat,
12:26
as a kind of, as an element.
217
734000
3000
ca un fel de, ca un element.
12:29
And at the same time, it attempts to engage in what you might call
218
737000
3000
În acelaşi timp, încearcă să se angajeze în ceea ce s-ar putea numi
12:32
familiar psycho-social gaze behaviors.
219
740000
2000
comportamente obișnuite, psiho-sociale, de privire.
12:34
Like looking away if you look at it too long
220
742000
2000
Cum ar fi privitul în altă parte dacă îl priveşti prea mult,
12:36
because it gets shy,
221
744000
2000
pentru că devine timid.
12:38
or things like that.
222
746000
3000
Sau alte lucruri de genul acesta.
12:41
Okay. So the last project I'm going to show
223
749000
3000
OK. Ultimul proiect pe care vi-l arăt
12:44
is this new one called Snout.
224
752000
3000
este acesta nou, numit Bot.
12:47
(Laughter)
225
755000
2000
(Râsete)
12:49
It's an eight-foot snout,
226
757000
2000
Este un bot de doi metri şi jumătate
12:51
with a googly eye.
227
759000
2000
cu un ochi de plastic.
12:53
(Laughter)
228
761000
1000
(Râsete)
12:54
And inside it's got an 800-pound robot arm
229
762000
3000
Iar înăuntru are un braţ robotic de 360 de kg
12:57
that I borrowed,
230
765000
2000
pe care l-am împrumutat,
12:59
(Laughter)
231
767000
1000
(Râsete)
13:00
from a friend.
232
768000
2000
de la un prieten.
13:02
(Laughter)
233
770000
1000
(Râsete)
13:03
It helps to have good friends.
234
771000
2000
Ajută să ai prieteni buni.
13:05
I'm at Carnegie Mellon; we've got a great Robotics Institute there.
235
773000
3000
Lucrez la Carnegie Mellon. Avem un institut de robotică excelent aici.
13:08
I'd like to show you thing called Snout, which is --
236
776000
2000
Aş dori să vă arăt dispozitivul numit Bot, care e --
13:10
The idea behind this project is to
237
778000
2000
Ideea din spatele acestui proiect e să
13:12
make a robot that appears as if it's continually surprised to see you.
238
780000
4000
realizăm un robot care pare să fie permanent surprins să te vadă.
13:16
(Laughter)
239
784000
4000
(Râsete)
13:20
The idea is that basically --
240
788000
2000
Ideea e că practic --
13:22
if it's constantly like "Huh? ... Huh?"
241
790000
2000
parcă ar face: "Ce?... Ce?"
13:24
That's why its other name is Doubletaker, Taker of Doubles.
242
792000
4000
De-asta, celălalt nume al lui este Miratul.
13:28
It's always kind of doing a double take: "What?"
243
796000
2000
Parcă întotdeauna se miră: "Ce?"
13:30
And the idea is basically, can it look at you
244
798000
2000
Ideea e, practic, să se uite la tine
13:32
and make you feel as if like,
245
800000
2000
şi să te facă să te simţi ca,
13:34
"What? Is it my shoes?"
246
802000
2000
"Ce? E ceva cu pantofii mei?"
13:36
"Got something on my hair?" Here we go. Alright.
247
804000
3000
"Am ceva în păr?" Să îi dăm drumul. Bine.
14:10
Checking him out ...
248
838000
2000
Îl priveşte, îl verifică...
14:20
For you nerds, here's a little behind-the-scenes.
249
848000
2000
Pentru voi, specialiştii, câteva informaţii din culise.
14:22
It's got a computer vision system,
250
850000
2000
Are un sistem computerizat de vedere
14:24
and it tries to look at the people who are moving around the most.
251
852000
3000
şi încearcă să se uite la oamenii care se mişcă cel mai mult.
14:39
Those are its targets.
252
867000
2000
Acelea sunt ţintele lui.
14:42
Up there is the skeleton,
253
870000
2000
Aici aveţi scheletul
14:44
which is actually what it's trying to do.
254
872000
3000
care e de fapt ceea ce încearcă să facă.
14:54
It's really about trying to create a novel body language for a new creature.
255
882000
3000
E vorba de fapt de a crea un nou vocabular de mişcări pentru o creatură nouă.
14:57
Hollywood does this all the time, of course.
256
885000
2000
Hollywoodul face asta tot timpul, bineînţeles.
14:59
But also have the body language communicate something
257
887000
2000
Dar noi vrem ca acest limbaj al trupului să comunice ceva
15:01
to the person who is looking at it.
258
889000
2000
persoanei care îl priveşte.
15:03
This language is communicating that it is surprised to see you,
259
891000
2000
Acest limbaj îţi comunică faptul că e surprins să te vadă,
15:05
and it's interested in looking at you.
260
893000
3000
şi că e interesat să se uite la tine.
15:08
(Laughter)
261
896000
2000
(Râsete)
15:10
(Applause)
262
898000
9000
(Aplauze)
15:19
Thank you very much. That's all I've got for today.
263
907000
2000
Vă mulţumesc frumos. Asta e tot ce am pentru azi.
15:21
And I'm really happy to be here. Thank you so much.
264
909000
3000
Şi mă bucur foarte tare să fiu aici. Mulţumesc frumos.
15:24
(Applause)
265
912000
3000
(Aplauze)
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