Universidad de Lima

Los días 22 y 23 de abril, la Carrera de Ingeniería de Sistemas de la Universidad de Lima, con el apoyo de nuestro Instituto de Investigación Científica (IDIC), organizó el seminario internacional “Inteligencia artificial en el arte, memoria y visualidad contemporánea” que se desarrolló en el Auditorio Central y que tuvo como propósito comprender la relación entre las bases de datos archivadas, el funcionamiento de los algoritmos y la creatividad humana-máquina.

Maria Giulia Dondero, directora de investigación del Fondo Nacional Belga para la Investigación Científica (F.R.S.-FNRS), profesora e investigadora de la Universidad de Lieja (Bélgica), presentó su trabajo “Hacia una genealogía de las formas visuales. Semiótica y aproximaciones computacionales en grandes colecciones de imágenes”. Ella abordó la mencionada relación desde una perspectiva semiótica, que tuvo como objetivo estudiar el modo en que la computer vision, en conjunción con otras disciplinas, como la historia del arte, permite analizar grandes cantidades de datos mediante los algoritmos adecuados. La ponente señaló:

“El concepto inteligencia artificial (IA) abarca diferentes tecnologías de una época a otra (desde la máquina de Turing hasta las herramientas de generación de imágenes lanzadas al gran público en 2022), cada una como superación de la otra. Sin embargo, lo que las caracteriza es el hecho de ofrecernos herramientas que intentan simular, de forma cada vez más convincente y sutil, la especificidad del lenguaje y las prácticas humanas, incluidas las del pensamiento”.

Posteriormente, la expositora pasó del análisis computacional de imágenes a la generación automática y algorítmica de nuevas figuras. Dondero reconoció que la máquina (generadores como Midjourney o Stable Diffusion) podía enunciar a través de instrucciones, que son traducidas del lenguaje verbal al lenguaje visual, pero también era capaz de hacer lo contrario: describir una imagen dada en lenguaje verbal. Ella indicó:

“Todo comienza con la traducción de imágenes a números, y de texto verbal a números, lo que permite a la IA generativa crear automáticamente nuevas figuras a partir de bases de datos y métodos de ‘machine learning’. En la actualidad, se pueden producir imágenes a partir de ‘stocks’ digitalizados que incluyen todos los estilos y artistas más famosos de la historia del arte y de la fotografía contemporánea”.

Dondero señaló que las imágenes generadas por ordenadores permiten comprender cómo pueden mezclarse grandes obras de artistas del pasado y, en algunos casos, señalar los estereotipos más comunes de cada experto o movimiento artístico.