Machine Learning

Machine Learning

Dentro del festival The Influencers celebrado el pasado octubre, se realizó un workshop dedicado a Machine Learning de la mano de artista y programador Gene Kogan, que está especialmente interesado en los sistemas generativos, la inteligencia artificial y el software para la creación y auto-expresión.

En los últimos años y de la mano de grandes corporaciones como Google se han ido desarrollando nuevas técnicas de computación que han ido saliendo de los laboratorios de prestigio como el MIT y otros, cuyas tecnologías se han ido introduciendo en nuestra vida sin que nos demos cuenta de ello. Estas tecnologías son utilizadas en diferentes campos pero, es en Internet y en las redes sociales donde se han expandido como herramientas de búsqueda y filtros de datos para que así estas aplicaciones recomienden automáticamente aquello que creen relevante para sus usuarios. También ha dado lugar a otras formas más artísticas como el famoso Deep Dream.

 

deep

Deep Dream Picture Generator

 

Está modalidad de programación en vez de escribir un código para una tarea específica, lo que hace es darle a la máquina una amplia gama de ejemplos para convertirlos en un determinado output según los inputs dados a la máquina. Un algoritmo se encarga de recoger estos ejemplos y producir un programa que realiza el trabajo. Una de sus formas de trabajo es el sistema “Neural Networks” que no son más que redes de información cuyas conexiones funcionan como el cerebro humano.

Unidades interconectadas entre sí y donde cada unidad posee una función: recoge un input de los ejemplos dados y lo conecta con otra unidad con una función de output específica. Generalmente se organizan en capas y cada capa conecta con la siguiente. La importancia de las conexiones vienen dadas por la amplitud de la conexión que le dará un valor de relevancia a la unidad. Podemos enseñar a una máquina a reconocer rostros, a crear imágenes o dibujar números siempre y cuando contemos con una amplia base de datos para nutrirla. Algunos ejemplos interesantes los podemos encontrar en la web del propio Gene Kogan (www.genekogan.com) así como en diferentes aplicaciones de redes sociales.
Un ejemplo curioso, se dio recientemente con el estrenó del film “Sunspring” cuyo guión fue escrito por “Jetson” una máquina que construyó el cineasta OscarSharp junto a su colaborador Ross Goodwin. Introdujeron en la máquina cientos de ejemplos de guiones de ciencia ficción para que el software escribiese el suyo propio. Se creó un equipo de producción y se dieron 48 horas para grabar y editar aquello que Jetson decidiera escribir (bugs incluidos).
Muchos de estos sistemas son muy recientes e innovadores y algunos de ellos están empezando a crear temas de debate a nivel ético. Uno de ellos tiene su origen en “ El Dilema del tranvía” de la británica Philippa Foot:

 

dilema
Si pensamos en un coche autónomo que se encuentra ante esta situación ¿Qué debería hacer la máquina? El programador deberá configurar el coche y decidir qué hacer en este caso: ¿Provocar una colisión? ¿Buscar mi bienestar por encima del resto? ¿Qué opciones tenemos?

Un campo tan nuevo que ni siquiera la legislación lo tienen en cuenta. Pero en un
futuro cuando las máquinas decidan por sí solas ¿Dónde quedarán los valores éticos y morales humanos? ¿Está en manos de los programadores, de los gobiernos, de la sociedad o de las grandes corporaciones? Sin duda, un futuro que cada vez nos toca más cerca al cual hay que prestarle atención.

 

Artículo de Anaïs Llácer, profesora y miembro de la Unidad de Comunicación Multimedia e Interactividad de ESDi. Alumna del Máster en Comisariado de Arte Digital de ESDi.



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