Este laboratorio fue una iniciativa de CKWEB, Estación Experimental Audiovisual y Radiofónica de la línea de Arte, Ciencia y Tecnología del Idartes y fue coordinado por Guido Corallo (Argentina), Margarita Martínez (Argentina) y Luis Fernando Medina (Colombia). Participaron: Ana María Espejo, Hugo Idárraga, Camilo Nemocón, Sebastián Duque y Mercedes Invernizzi.
Invitación púbica Resolución de seleccionadosEl laboratorio Arte y Aprendizaje Automático fue un espacio de creación de obras y proyectos basados en herramientas de Aprendizaje Automático (Machine Learning).
La convocatoria estuvo orientada a participantes con conocimientos básicos o intermedios de programación o aprendizaje de máquina y con un proyecto a desarrollar. Se trabajaron aspectos técnicos, plásticos y poéticos de los proyectos en un diálogo constante.
Durante el laboratorio cinco artistas desarrollaron obras en las que utilizan herramientas de Aprendizaje Automático (Machine Learning) y plantean preguntas sobre la relación entre nuestros cuerpos y la tecnología, el sesgo de los algoritmos, la colaboración humano-máquina en los procesos creativos, el uso de tecnologías de Inteligencia Artificial en nuestros países del Sur, entre otras cosas.
Camilo Nemocón
Debido a la situación actual de la Pandemia, los teatros y espacios escénicos han sido cerrados
y los artistas no han podido exponer, presentar y practicar sus obras. Por esto, se plantea un
medio virtual que permita la práctica y continuación de este ejercicio desde casa, utilizando las
nuevas tecnologías para la representación de las obras y su visualización, más allá de un streaming,
en donde no se puede generar una ambientación escénica, ni una escenografía acorde a los ideales de los
artistas, pero que sí se puede suplir en un mundo virtual.
Este proyecto es una aplicación de escritorio con tecnología de aprendizaje automático, que permite ver
la obra de danza Singularity en tiempo real a partir del tracking del cuerpo del bailarín, haciendo
uso de la cámara web para visualizar los movimientos que realiza el artista escénico dentro de una plataforma
de escritorio, reflejándolo en un avatar 3D desarrollado acorde a sus características físicas.
La aplicación es Open Source, para
que un bailarín o artista escénico con acceso a internet pueda crear su obra y, así mismo, cualquier persona
pueda ver la obra de danza o teatro en vivo. Por tanto, se desarrolla una plataforma para computador y se crea
un software personalizado que permitirá traducir a datos el movimiento de los bailarines/actores,
para llevarlos a un escenario virtual que se expondrá públicamente.
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Bitácora de trabajo
Web de la obra
Mercedes Invernizzi
Como gesto de preservar la memoria colectiva en la era digital, este proyecto de investigación crea una
base de datos in crescendo sobre represión institucional ejercida en el sur global, obtenidas de internet
y redes sociales. Este acervo de imágenes es expuesto a diversas redes neuronales artificiales (AI) entrenadas
para reconocer rostros y cuerpos humanos, creando así una nueva serie de imágenes junto a un devenir de
problemas filosóficos propios de estos procesos algorítmicos actuales.
El proyecto dialoga con el texto “Excavating AI” de Kate Crawford y Trevor Paglen, en donde
los investigadoresse plantean el deber de continuar examinando a quienes nos examinan, por
medio de estas inteligencias artificiales (AI).
“Por eso, debemos examinarlos, porque ya están acostumbrados a examinarnos, y tener una discusión pública
más amplia sobre sus consecuencias, en lugar de mantenerla dentro de los corredores académicos.” / Kate Crawford y Trevor Paglen
Al mismo tiempo, el proyecto nos propone enfrentarnos a las imágenes de denuncia colectivas que generamos y volcamos
en internet, apostando al poder de la imagen como forma de acceso al conocimiento, inspirado en la mirada
de Didi Huberman, quien nos dice:
“Frente a cada imagen deberíamos preguntarnos cómo(nos) mira, cómo (nos) piensa y cómo (nos) toca al mismo tiempo” / Didi Huberman.
Por último, para continuar con el gesto colaborativo activista inicial, el proyecto busca visibilizar el aumento en tiempo real del uso de la palabra
represión en twitter a escala mundial , y propone visualizar esta información contenida en una plataforma
online, para continuar así con la denuncia colectiva y romper con el hábito de generar depósitos de olvidos digitales.
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Bitácora de trabajo
Memoria completa
"Sobre Archivo Represión" por Margarita Martínez
Ana María Espejo
En mi trabajo como artista plástica me ha interesado ahondar en problemas relacionados con el archivo.
A partir de ello he intentado explorar vacíos de información (haciéndolos visibles, llenándolos con
ficciones, yuxtaponiéndolos, jugando con sus límites y sus posibilidades). Esto me llevó a indagar en torno a las transformaciones y posibilidades de representación de una naturaleza cambiante
utilizando distintos medios: dibujo análogo, fotografía, la cartografía y el dibujo generativo.
Una de las cosas que me llamó la atención de trabajar con y a partir de la “maleza”, además de la observación
de ésta como un elemento del jardín, fueron los problemas de denominación y clasificación que la
etiqueta trae a colación. El término encierra un sesgo negativo mediante el cual nos
aproximamos a las plantas que están dentro de esta “categoría”. La palabra, que viene del latín ‘malitia’
(malicia), recoge de manera coloquial y arbitrariamente una variedad de plantas disímiles que crecen
silvestres, bajo la premisa de que son indeseadas. De esta
manera, cualquier planta que contradiga el deseo humano (estético o funcional) puede ser considerada mala
hierba. Es por ello, tomando en consideración la ambigüedad y uso subjetivo del término, que la “maleza”
se toma caso de estudio para este proyecto.
Aquello que es cotidiano desaparece de nuestra percepción porque está frente a nuestros ojos.
¿Cómo nos relacionamos con las cosas a partir de sistemas de definición, representación, clasificación y uso?
¿Cómo desnaturalizar y hacer pensable lo que está a-la-mano? ¿Para qué?
¿Quizás para que otras formas de pensar nuestra cotidianidad (aquello que se oculta por proximidad) nos permitan
abrir posibles preguntas que tal vez nos den pistas sobre el origen del sistema(s)?
A partir de estas preguntas hice experimentos en RunwayML con AttnGAN, la cual permite generar una imagen a partir de un texto dado,
utilizando definiciones y descripciones de maleza y de algunas plantas que se encuentran dentro de esta categoría (como
trébol y diente de león). Para ello usé algunas definiciones en inglés y traduje algunas de castellano a
inglés, pues no reconoce palabras en castellano.
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Bitácora de trabajo
Memoria completa
Hugo Idárraga
El proyecto se propone como una narración digital que aborde el problema específico de la clasificación,
entendida como una acción atravesada por una fuerte carga política. Más específicamente, se trata de
problematizar la clasificación al interior de modelos de aprendizaje automático. Para este proyecto se
eligió COCO-SSD, un modelo de reconocimiento de objetos ampliamente utilizado. La narrativa apuntaba a la
experimentación directa del usuario con el sistema de clasificación algorítmico propuesto por COCO. Por ello,
luego de muchos cambios y reflexiones sobre el alcance del proyecto en el contexto temporal del Laboratorio,
se propone en la interfaz de usuario una experiencia principalmente comparativa a partir de la división
simétrica de la pantalla en cuatro partes. Cada una de estas partes presenta una información visual
diferente que se relaciona con una lista de palabras, es decir una lista de categorías, que el usuario
encuentra en la columna central.
En principio se espera que mediante estas imágenes el usuario pueda comparar los distintos tipos de
clasificación visual que realizan estos modelos de aprendizaje automático, establecer los límites y
prejuicios de todo sistema de clasificación, así como las relaciones entre imágenes y palabras dentro de
los datos estructurados con los que fue entrenado el algoritmo. Arriba a la izquierda está la imagen
captada por la webcam del usuario y los objetos que están siendo clasificados por el modelo. Abajo a la
izquierda aparecen las imágenes del set de entrenamiento de COCO según la categoría del objeto clasificado
en la webcam. Arriba a la derecha aparecen imágenes con objetos que son humanamente reconocibles y
generalmente clasificables bajo una categoría específica, pero excluidos por COCO de su propia realidad.
Abajo a la derecha aparecen imágenes extraídas de la plataforma Flickr que han sido clasificadas por los
usuarios con la misma categoría detectada por COCO.
El proyecto en su conjunto espera entonces problematizar la clasificación realizada por estos modelos de
aprendizaje automático, pero también el hecho de que estos prejuicios, visiones coloniales del mundo,
intereses policiales y corporativos, entre otros, son introducidos en el funcionamiento de los actuales
sistemas algorítmicos de vigilancia y control social.
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Bitácora de trabajo
Web de la obra
Sebastián Duque
Este proyecto propone una transformación del lenguaje escrito
en sonoridades otras a las del lenguaje hablado.
¿Cómo leer el lenguaje de manera que se convierta en un
instrumento para la composición musical generativa? A
través de herramientas de aprendizaje automático no
supervisado, un conjunto de textos es convertido en secuencias
musicales. Estos textos que son tomados de twitter definen
las características y a las interacciones entre cada una
de las secuencias musicales generadas. Así los temas
recurrentes, las emociones y las estructuras de quienes
hablan determinan la cadencia final de una composición
que se genera a medida que conversamos.
'Voces digitales' es entonces una exploración del lenguaje
como recurso plástico para la generación de intervenciones
audiovisuales a partir de las propiedades generativas,
estructurales, estadísticas y algorítmicas de las palabras,
esto permitido por el uso de herramientas de programación,
inteligencia artificial, visualización y sonorización de
datos. Además voces digitales expone de manera indirecta
las relaciones subterráneas de los temas de aquellos que
hacen públicas su opiniones y comentarios en twitter,
convirtiendo no solo al lenguaje en intérprete sino
también al discurso mismo.
Enlaces
Texto: Voces digitales
Repositorio GitHub
Web de la obra