Máquina Abstracta (software preview)

Interactive software on single channel video HD

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Máquina Abstracta

"Máquina abstracta" propone una visualización experimental del archivo 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, "Máquina abstracta" activa una 'copresencia' entre el espectador y una inteligencia artificial que 'aprendió a ver' con las imágenes y las categorías de este archivo, ofreciendo al espectador la posibilidad de 'ver a través de los ojos' de esta visión artificial, 'atravesar' la caja negra de esta tecnología e interactuar con sus procesos. 

 

"Máquina abstracta" nos permite navegar por los espacios latentes y liminales de este archivo, a través de los patrones y las relaciones que la visión artificial estableció durante su aprendizaje, de tal forma que podamos encontrar nuevas articulaciones entre las imágenes y las categorías preestablecidas. Se trata, por tanto, de activar un intercambio entre las intenciones humanas y las agencias mecánicas que 'componen' nuestro conocimiento del mundo.

 

Para poder visualizar los procesos de esta visión artificial y, al mismo tiempo, visualizar el 'inconsciente' del archivo del NYPL, se realizó un mapeo de calor de las 180.000 imágenes del archivo con las que fue entrenada la inteligencia artificial. Estos mapas de calor detectan aquellos fragmentos de las imágenes que fueron más relevantes para su aprendizaje.  Posteriormente, los fragmentos fueron seleccionados y agrupados en diferentes atlas interactivos gracias a un algoritmo no supervisado, lo cual nos permite acceder a las relaciones más significativas que la inteligencia artificial estableció entre los fragmentos de las imágenes y las categorías del NYPL al establecer sus patrones de reconocimiento. 

 

“Máquina abstracta” (Abstract Machine) proposes an experimental visualisation of the New York Public Library Archive collection made up of digitised visual documents, dating from the 16th to the 20th century, which are grouped into different categories, including: plants, African Americans, gods, history, blacks, Spanish, property, ornaments, slavery, ethnography, birds, Indians of North America, World War I, waterfalls, and so on.

To do this, "Máquina abstracta" activates a 'co-presence' between spectator and an artificial intelligence that has 'learned to see' with the images and categories of this archive, offering the spectator the opportunity to 'see through the eyes' of this artificial vision, 'crossing' the black box of this technology and interacting with its processes.

“Máquina abstracta” allows us to navigate through the latent and liminal spaces of this archive, through the patterns and relationships that artificial vision established during its learning, in such a way that we can find new articulations between the images and the pre-established categories. It is, therefore, about activating an exchange between the human intentions and mechanical agencies that 'compose' our knowledge of the world.

In order to visualize this artificial vision’s black box and, at the same time, the 'unconscious' of the NYPL archive, we performed a heat mapping of 180,000 images in the archive which were used for the artificial intelligence learning. The heat maps detected the image fragments that were most relevant for its learning. Later, those fragments were selected and grouped in different interactive atlases through an unsupervised algorithm, allowing us to access the most significant relationships that the artificial intelligence developed between the image fragments and the NYPL categories when establishing its patterns of recognition.