El mal alumno
El desarrollo actual de la inteligencia artificial se centra en el aprendizaje automático. Las máquinas aprenden por sí solas a realizar tareas a partir de los ejemplos que les enseñamos. El objetivo de estos desarrollos es automatizar el mayor número posible de procesos y aplicarlos a grandes bases de datos: clasificar, buscar patrones, predecir comportamientos o monitorizar de manera masiva. La peor cara del aprendizaje automático es la que está en consonancia con nuestro mundo hecho de vigilancia continua a gran escala y en el que los datos masivos se equiparan a los recursos naturales y su explotación –la denominada “minería de datos”–.
Si las máquinas aprenden y lo hacen en este contexto, es necesario reivindicar el mal alumno: todo aquello que escapa de la norma. Si el mundo de la inteligencia artificial utiliza la metáfora del aprendizaje, es necesario pensar una pedagogía crítica. Si la intención es que la inteligencia artificial replique la de los humanos a escalas inhumanas, es necesario reivindicar una inteligencia artificial no mimética que provoque relaciones e imágenes inesperadas. Si la cultura visual actual se está expandiendo en su vertiente invisible, aquella en que las máquinas generan imágenes que solo verán otras máquinas, es necesario plantearse cómo podemos encarnar estas imágenes para deshacer su acción espectral a nuestro alrededor.
Esta web recopila la investigación que hemos llevado a cabo acerca de la visión artificial y la generación de imágenes con redes neuronales de aprendizaje profundo entre los meses de junio de 2017 y abril de 2018.