Lo Que El Arte Algorítmico Puede Enseñarnos Sobre La Inteligencia Artificial | Tecnologia Noticias

Lo que el arte algorítmico puede enseñarnos sobre la inteligencia artificial

Vivimos en un mundo cada vez más controlado por lo que se puede llamar «la mirada algorítmica». A medida que cedemos más poder de decisión a las máquinas en dominios como la atención médica, el transporte y la seguridad, el mundo que ven las computadoras se convierte en la realidad dominante. Si un sistema de reconocimiento facial no reconoce el color de tu piel, por ejemplo, no reconocerá tu existencia. Si un automóvil autónomo no puede verlo cruzar la calle, conduzca directamente a través de usted. Es el aspecto algorítmico en acción.

Este tipo de cambio estructural lento puede ser difícil de entender. Pero como suele ser el caso con los cambios sociales, los artistas saltan de cabeza a la batalla epistemológica. Uno de los mejores es Tom White, profesor de diseño computacional en la Universidad de Wellington en Nueva Zelanda, cuyo arte representa el mundo, no como lo ven los humanos, sino como lo hacen los algoritmos.

White comenzó a hacer este tipo de obras de arte a fines de 2017 con una serie de grabados llamada «La traición de ImageNet». El nombre combina el título René Magrittes pintura famosa de un tubo que no es un tubo, e ImageNet, una base de datos de imágenes usada en la industria para entrenar y probar algoritmos de visión artificial. «Parecía un paralelo natural para mí», dice White. La frontera. «Además, no puedo resistir una broma».

Para los humanos, las imágenes parecen arreglos aleatorios de líneas y manchas que carecen de una estructura inmediata obvia. Pero para los algoritmos que están entrenados para ver el mundo en nuestro nombre, saltan desde un lado como objetos específicos: ventiladores eléctricos, máquinas de coser y cortadoras de césped. Las impresiones son ilusiones ópticas, pero solo las computadoras pueden ver la imagen oculta. (En el video de arriba, puedes ver cómo White desarrolla estas imágenes, además de cómo Borde el personal adivinó lo que están mostrando).

El trabajo de White ha atraído una gran atención en la comunidad de aprendizaje automático y tendrá su primera exhibición importante en una galería este mes como parte de una exposición de obras de arte de IA en India en la Galería Nature Morte de Delhi. White dice que diseña sus impresiones para «ver el mundo a través de los ojos de una máquina» y crear «una voz para que la máquina hable».

La «voz» es en realidad una serie de algoritmos que White ha llamado su «Motores de percepción.” Toman datos en los que se entrenan los algoritmos de visión artificial (bases de datos con miles de imágenes de objetos) y los destilan en formas abstractas. Estas formas luego se retroalimentan a los mismos algoritmos para ver si son reconocidas. Si no, la imagen se ajusta y se envía de vuelta, una y otra vez, hasta que lo es. Es un proceso de prueba y error que esencialmente termina revirtiendo la comprensión del mundo por parte del algoritmo.

Blanco comparar el proceso a un «tablero ouija de cálculo», donde las redes neuronales «empujan y disparan simultáneamente un dibujo hacia el objetivo». Él dice La frontera que este método le da el control que quiere fuera de la producción, aunque puede llevar días crear una sola imagen de esta manera, y admite que el proceso es «algo aburrido».

A diferencia de algunos artistas de aprendizaje automático, White no pretende que sus impresiones sean el producto de una cierta IA autónoma (una historia sincera a veces impulsada por artistas y promotores para crear una sensación de misterio técnico). En cambio, está al frente de su papel: establece una serie de parámetros iniciales para sus motores de percepción, como los colores y el grosor de las líneas, y descarta el resultado y rechaza las impresiones que no encuentra estéticamente agradables. Aunque le da a sus algoritmos una voz para hablar, también se asegura de que los resultados sean agradables de escuchar. «Creo que estoy tratando de lanzar el algoritmo para que pueda expresarse, para que la gente pueda relacionarse con lo que dice», dice.

Y qué es ¿dice? Como con todo el arte, diferentes personas escuchan cosas diferentes.

Algunos ven las imágenes de White y sus camaradas como un mal augurio, otra señal de que la inteligencia artificial no solo se está volviendo más inteligente, sino que está comenzando a pensar creativamente y asumir roles que están reservados para los humanos. Karthik Kalyanaraman, la mitad del equipo de curaduría responsable de la exposición Nature Morte, dice La frontera por correo electrónico que organizó el espectáculo para llamar la atención sobre las preguntas «inevitables» que enfrentamos sobre el futuro de la humanidad. «Cuando gran parte de nuestro trabajo (manual, mental, emocional, artísticamente) ha sido reemplazado por máquinas, ¿qué nos queda por hacer?» él pide. «¿Cómo nos definiremos?»

Kalyanaraman sugiere que el arte hecho con IA muestra que las computadoras pueden merecer elogios como actores creativos. El tipo de aprendizaje automático que utilizan White y sus compañeros funciona filtrando grandes cantidades de datos y luego replicando los patrones que encuentra. Kalyanaraman sugiere que esto es similar al proceso por el cual las personas aprenden arte, pero que nuestro «misterio» sobre la idea de la creatividad nos impide ver los paralelos. «Si una máquina puede hacer tipos de arte humanamente sorprendentes y estilísticamente nuevos, creo que es una tontería decir que no es De Verdad creativo porque no tiene conciencia”, dice.

Otros formulan el problema en términos económicos más despiadados. escribir para revista de arte contemporaneo friso, Mike Pepi sugiere que la promoción de la creatividad de la IA es esencialmente propaganda de los intereses corporativos. Pepi dice que, a pesar de las «pronósticas utópicas», el desarrollo de la inteligencia artificial consiste en última instancia en reemplazar el trabajo humano, incluidos los trabajos administrativos que requieren habilidades creativas. Dice Pepi: «Si la inteligencia de las máquinas puede conquistar este reino humano único, la marcha hacia la inteligencia general artificial debe estar cerca, y las ganancias son inconcebibles».

White se paró junto a su grabado (incluido el violonchelo, en naranja) en la Galería Nature Morte.
Foto: Ramesh Pathania

White dice que su motivación es principalmente deconstruir lo que consideramos percepción mecánica. En otras palabras: explicar el aspecto algorítmico. Tomemos el ejemplo de la impresión de violonchelo en la serie de White «La traición de ImageNet». Si sabe lo que está buscando, puede ver formas que representan el instrumento (un grupo de líneas rectas paralelas rodeadas de curvas). Pero también hay una forma confusa detrás de esto. White dice que estas formas están ahí porque los algoritmos fueron entrenados usando imágenes de violonchelo con violonchelistas sosteniéndolos. Dado que el algoritmo no tiene conocimiento previo del mundo, no comprende qué es un instrumento o cualquier concepto de música o interpretación, naturalmente agrupó a los dos. Eso es, después de todo, lo que se le ha pedido que haga: aprender lo que está en la imagen.

Estos tipos de errores son comunes en el aprendizaje automático y apuntan a una serie de lecciones importantes. Muestra cuán críticos son los datos de entrenamiento: al darle a un sistema de IA los datos incorrectos para aprender, luego aprende algo incorrecto. También muestra que no importa cuán «inteligentes» parezcan estos sistemas, tienen una inteligencia frágil que solo comprende una parte del mundo, e incluso eso, de manera incompleta. Las últimas impresiones de White para la Galería Nature Morte, por ejemplo, son gráficos de colores abstractos diseñados para ser marcados como «contenido inapropiado» por los algoritmos de Google. Los mismos algoritmos utilizados para filtrar lo que la gente ve en todo el mundo.

Aún así, White dice que no ve su obra de arte como una advertencia. «Solo estoy tratando de presentar los algoritmos tal como son», dice. «Pero admito que a veces es alarmante que estas máquinas en las que confiamos tengan una visión tan diferente de cómo se conectan a tierra los objetos del mundo».

Y a pesar de la naturaleza defectuosa de la mirada algorítmica, también puede hacer cosas muy beneficiosas. La visión artificial puede hacer del mundo un lugar más seguro al conducir automóviles de manera segura en las carreteras o salvar vidas al acelerar los diagnósticos médicos. Pero si realmente queremos usar esta tecnología para bien, debemos entenderla mejor. Mirar el mundo a través de los ojos de un algoritmo puede ser el primer paso.

Actualización 6 de noviembre de 2018 10:00 ET: Este artículo se publicó originalmente el 21 de agosto de 2018 y se actualizó para incluir un video.

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