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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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