ImageNet Roulette
ImageNet Roulette, página web creada por Kate Crawford y Trevor Paglen, que se encuentra actualmente desactivada y solo funcionando como instalación artística. Era un sitio web que buscaba mostrar las problemáticas de cómo los humanos son clasificados en sistemas de machine learning.
La página (en funcionamiento durante el 2019) utilizaba la base de datos visual de ImageNet, diseñada para la investigación de software de reconocimiento visual por las universidades de Princeton y Stanford en 2009, que luego de su lanzamiento creció exponencialmente y se convirtió en una de las más relevantes para el entrenamiento de AI e investigación académica. Esta base cuenta con 14 millones de imágenes con indicadores de palabras para reconocer los objetos que hay en ellas, de los cuales ImageNet Roulette se especializaba en la categoría ‘personas’, conteniendo más de 2.500 etiquetas usadas para clasificar imágenes de gente, en un rango amplio de tipologías incluyendo raza, nacionalidad, profesión, clase social, comportamiento, carácter e juicios morales.
ImageNet Roulette utilizaba un marco de aprendizaje profundo libre entrenado en las imágenes y etiquetas en la categoría ‘personas’. Cuando un usuario subía una foto, la aplicación trataba de detectar una cara y proporcionaba la etiqueta asignada al tipo de imagen. El objetivo era llamar la atención sobre las categorías problemáticas y ofensivas (incluyendo terminologías misóginas o racistas) presentes en bases de datos utilizadas para entrenar sistemas técnicos, así como los problemas éticos y potenciales daños que eso implica.
Cuando ImageNet anunció que eliminaría más de 1.5 millones de imágenes de la categoría ‘personas’ (en cierta forma como repercusión de la investigación de ImageNet Roulette), el sitio del proyecto fue dado de baja de internet, quedando en su lugar el artículo de la investigación y de forma física una instalación artística.
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Trevor Paglen
Trevor Paglen, (Estados Unidos, 1974). Es artista, geógrafo y escritor. Tiene una maestría en Bellas Artes por la Escuela del Instituto de Arte de Chicago y un doctorado en geografía en la Universidad de California en Berkeley, donde actualmente trabaja
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Aprendizaje profundo
Aprendizaje profundo (deep learning) se llama a la utilización de algoritmos específicos aprendizaje automático (machine learning) que tienen como propósito y función intentar modelar datos partiendo de abstracciones complejas, utilizando arquitecturas compuestas de transformaciones no lineales múltiples. El aprendizaje profundo es parte de un conjunto aún
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Yoshua Okón
Yoshua Okón, (México, 1979). Trabaja con performance, video instalaciones, objetos y medios múltiples. En 2002 recibió la maestría en arte de la UCLA con el apoyo de una beca Fulbright. De 1990 a 1994 obtuvo un Bachelor in Fine Arts de la Concordia
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Adrian Piper
Adrian Piper (Estados Unidos, 1948), es artista conceptual, trabaja en performance, video instalación, dibujo, texto y fotografía. En 1972 recibe un Doctorado en Filosofía por la Universidad de Harvard. En 2015 recibe el León de Oro en la Bienal de Venecia.
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Heather Dewey-Hagborg
Heather Dewey-Hagborg (1982, EEUU) es una artista de la información y bio–hacker. Stranger Visions, de 2018, es una serie de retratos creados a partir de ADN recuperado de elementos deshechados, como cabello, cigarrillos y chicle, que realizó mientras vivía en
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The computer in society
Tapa de la Revista “Time” del 2 de abril de 1965, acompañada con el texto “The computer in society”, que ilustra un artículo en su interiror titulado “Technology: The Cybernated Generation”. En la ilustración se puede apreciar la incipiente influencia
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Jaron Lanier
Jaron Lanier (Estados Unidos, 1960). Nació en Nueva York y vivió en Mesilla, Nuevo México. Hijo de inmigrantes judíos, curso estudios de postgrado a los 13 años en la Universidad estatal de Nuevo México, obtuvo la beca Fundación Nacional para
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Patty Chang
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