Statement

El desenvolupament actual de la intel·ligència artificial se centra en l’aprenentatge automàtic. Les màquines aprenen per si soles a dur a terme tasques a partir dels exemples que els ensenyem. L’objectiu d’aquests desenvolupaments és automatitzar la màxima quantitat de processos i aplicar-los a grans bases de dades: classificar, cercar patrons, predir comportaments o monitorar de manera massiva. La pitjor cara de l’aprenentatge automàtic és la que està en consonància amb el nostre món fet de vigilància contínua a gran escala i on les dades massives s’equiparen als recursos naturals i a la seva explotació –l’anomenada “mineria de dades”.

Si les màquines aprenen i ho fan en aquest context, el que cal és reivindicar el mal alumne: tot allò que s’escapa de la norma. Si el món de la intel·ligència artificial utilitza la metàfora de l’aprenentatge, el que cal és pensar una pedagogia crítica. Si la intenció és que la intel·ligència artificial repliqui la dels humans a escales inhumanes, cal reivindicar una intel·ligència artificial no mimètica que provoqui relacions i imatges inesperades. Si la cultura visual actual s’està expandint en el seu vessant invisible, aquell en el qual les màquines generen imatges que només veuran altres màquines, cal plantejar-se com podem encarnar aquestes imatges per desfer la seva acció espectral al nostre voltant.

Aquesta web recull la recerca que hem dut a terme entorn de la visió artificial i la generació d’imatges amb xarxes neuronals d’aprenentatge profund entre els mesos de juny de 2017 i abril de 2018.