Andrés Pachón_Máquina abstracta_11/09_27/10/20_Dossier

“Máquina abstracta” propone una visualización experimental de la Colección Digital de la Biblioteca Pública de Nueva York, colección formada por digitalizaciones de documentos visuales, datados entre los siglos XVI y XX, que se encuentran agrupados en diferentes categorías, entre ellas: plantas, afroamericanos, dioses, historia, negros, español, ornamentos, pájaros, indios de Norte América, Primera Guerra Mundial, cascadas, etc.

Para ello, se realizó una práctica experimental y colaborativa que procuraba atravesar el interior de la caja negra de una Inteligencia Artificial, la cual fue entrenada para aprender a ver y clasificar nuevas imágenes, gracias a la información de más de 180.000 documentos de esta colección. Al visualizar los procesos mediante los cuales la visión artificial adquiere la capacidad de ver, en lugar de fijarnos exclusivamente en los resultados que produce, podremos rentabilizar las capacidades de esta tecnología sin por ello perder nuestra agencia, y así encontrar nuevas formas de relacionarnos con las cosas, con sus representaciones y sus significados, en lugar de congelar la información en las categorías preestablecidas y automatizadas que propaga la implementación de la Inteligencia Artificial.

El proyecto se formaliza en:

1) una selección de 15 imágenes de la Colección donde se muestra, mediante un mapeo de calor, los fragmentos de estas imágenes que fueron más relevantes para el aprendizaje de la visión artificial.

2) un atlas general donde, gracias a estos fragmentos de la Colección, se visualizan los patrones establecidos por la Inteligencia Artificial. Podríamos decir que este atlas ofrece un plano general del inconsciente de la Colección.

3) un libro que presenta una selección de fragmentos extraídos del atlas general, ahora acompañados por las categorías, principales y secundarias (cuando estas existen), con las que la visión artificial los relacionó durante su aprendizaje.

4) un interfaz que permite al usuario/espectador ver a través de los ojos de la visión artificial y navegar por las 83 categorías que fueron seleccionadas de la Colección. Con la interacción del espectador, cada uno de los fragmentos del interfaz activará un nuevo atlas, dando acceso a nuevos fragmentos asociados a una nueva categoría, así como a un nuevo grupo de categorías secundarias, generando una gamificación rizomática que pretende ofrecer una experiencia donde las intenciones del humano y la máquina se intercambian.

“Máquina abstracta” ha desterritorializado la Colección, permitiéndonos navegar por sus espacios latentes y liminales. Se trata de una recomposición continua que desarticula la lógica de las relaciones entre categorías y representaciones, y que ofrece la posibilidad de encontrar nuevas articulaciones entre estas. Cabe ahora al espectador generar máquina con “Máquina abstracta”, sacar sus propias conclusiones, y realizar nuevas reterritorializaciones de las palabras y las cosas.

Este proyecto ha sido realizado gracias a la Beca Leonardo a investigadores y creadores culturales 2019 de la Fundación BBVA.