mariano sardón

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"Deep UnLearning" es una obra que propone un juego entre robots y personas en el que un algortimo de aprendizaje intenta captar gestos humanos en una danza dinámica entre la tecnología y el público.
"Deep UnLearning" es una instalación concebida como un sistema de aprendizaje mediador entre máquinas, humanos y algoritmos que se comunican de forma no verbal.
Dos brazos robóticos piden a las personas que interactúen imitando los gestos de bebés recién nacidos. Las interfaces de cada robot fotografían los gestos de los participantes, que una vez registrados y almacenados en una base de datos, algoritmos los reconocen y aprenden de ellos.
Inspirados por las investigaciones del neurocientífico Andrew Meltzoff sobre el aprendizaje del lenguaje en recién nacidos [1.pdf] , [2.pdf]; los algoritmos de inteligencia artificial en la instalación intentan descifrar gestos tempranos y elementales imitados por los participantes. Los gestos faciales complejos realizados por personas imitando gestos mucho más básicos de bebés; implican que los algoritmos de IA aprenden y se perfeccionan en el reconocimiento de gestos de comunicación tempranos en una especie de proceso de aprendizaje inverso.

La obra en el espacio se completa con dos proyecciones que exhiben el proceso algorítmico de la red neuronal en diferentes instancias y formas.
Una de las visualizaciones muestra capturas recientes en tiempo real de los gestos realizados por los participantes mediante el uso de las interfaces en los robots.
La proyección muestra diferentes imágenes generadas algorítmicamente en una secuencia animada de gestos. Los espectadores pueden ver el proceso de reconocimiento algorítmico de las características relevantes de los gestos, como bordes de bocas, orificios de ojos y narices y ciertos contornos faciales. Todas características bastante descifrables para los humanos.




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Cabe notar, que gran parte del proceso algorítmico matemático se mantiene oculto, va mucho mas allá de nuestro entendimiento. Solo un pequeño grupo de resultados de procedimientos matemáticos en redes neuronales son “reconocibles” para los humanos.
Una segunda proyección muestra una visualización mucho más abstracta realizada por el algoritmo de aprendizaje durante su proceso de ejecución. Estas imágenes de la secuencia contienen información aún oculta y por descubrir.
En otros momentos de la secuencia de la visualización aparecen estados de aprendizaje descartados por la red neuronal, una especie de imágenes oníricas a lo largo del proceso de aprendizaje.
La dinámica visual de la secuencia nos recuerda un escáner cerebral de pensamientos, en este caso, pensamientos de un algoritmo.


“Deep UnLearning".
de Mariano Sardón & Mariano Sigman.

Exhibida en Fundación Andreani, Buenos Aires. 2020 - 2021

Coordinación General:
Germán Ito.
Colaboración Tecnológica:
Ignacio Fourmentel
Asistencia técnica:
Amilcar Malatesta


Robots Panasonic, controladores, projectores, computadoras, sensores, algoritmos de aprendizaje customizados.
2019-2020

Con la contribución del Museo de la Uninversidad Nacionnal de Tres de Febrero Centro de Arte y Ciencia.
Patagonia CNC-Machines