“CLASE HIBRIDA”
profesor dictando un curso intensivo de inteligencia artificial en https://www.faadworkshop.com/
¿Que es el FAAD WORKSHOP? El Workshop FAAD es un evento anual cuidadosamente diseñado como parte integral del proceso de formación de estudiantes de Arquitectura, Artes Visuales, Diseño y Oficios Creativos de la Universidad Católica de Temuco. Demanda el fomento de la creatividad por medio de encuentros interdisciplinarios, utilizando metodologías grupales e individuales, prácticas y teóricas, introspectivas y extrospectivas, articulando un gran taller colectivo con diversidad de vocabularios, pero con el único propósito de descubrir y resaltar la esencia creativa inherente a cada persona y disciplina. Esta esencia creativa se considera un elemento transformador fundamental de la experiencia educativa y, por ende, del proceso de aprendizaje en su conjunto.
tareas para hoy:
investigar y tomar apuntes sobre descubrimientos, aciertos y dudas sobre los proyectos del curso intensivo que dicté esta semana en UCT Temuco, disponible en https://github.com/montoyamoraga/2024-uct-inteligencia-artificial-artesanal, investigar referentes y técnicas utilizadas.
investigar sobre los estudios, comunidades, herramientas y prácticas de los siguientes artistas. poner especial enfoque en entender las distintas eras de sus prácticas, cuándo integraron inteligencia artificial a sus obras, y cómo esto ha cambiado su obra.
si suben sus apuntes entre hoy viernes 11 de octubre y el domingo 13 de octubre, tendrán su asistencia del día de hoy. disfruten su investigación :)
1.- 2024 UCT Inteligencia Artificial Artesanal. https://github.com/montoyamoraga/2024-uct-inteligencia-artificial-artesanal
En este repositorio se encuentran los contenidos de un curso organizado por la Univerisdad Católica de Temuco, llamada Inteligencia Artificial Artesanal. Dictada por el profesor de este mismo curso Aarón Montoya- Moraga, para el Workshop FAAD 2024. Un curso intensivo que consta de 8 sesiones distribuidas durante la semana del 07-11 de Octubre del 2024. Algunos de los contenidos de ese curso son: lauren lee mccarthy, casey reas rebecca fiebrink, daniel shiffman andreas refsgaard, gene kogan allison parrish, maya man janelle shane, sam lavigne hypereikon, yotam mann Y las herramientas que usaran serían: p5.js ml5.js wekinator processing tensorflow google colab teachable machine
Ahora los proyectos hechos que me llamaron la atencion fueron:
(1) De: 01-VicLBeID https://github.com/montoyamoraga/2024-uct-inteligencia-artificial-artesanal/tree/main/01-VicLBelD/clase-07 https://editor.p5js.org/VicLBelD/full/Yftun9qiS Uso herramientas que nosotros conocemos como lo son el Teacheable Machine y p5.js para le elaboracion de un proyecto que puede parecer simple, pero para alguien como yo que ha tomado este curso con cero conocimiento sobre programacion puedo decir que es aglo bastante rescatable poder hacer lo que hicieron de identificar los colores en el corto periodo de tiempo que tenían. Pero para mi la idea que rescato es la de identificar colores proponiendo fotografias como respuesta, por las muestras tomadas y con las que entrenaron a la maquina puede resultar complicado de realizar, pero al ver que llegaron a algo que funciona me parece un trabajo muy bueno. Quizas lo que me llama la atencion es la potencialidad de esta idea al quizas hacer un proyecto en el cual el color identifcado proponga fotografias o respuestas asociadas a un recuerdo o “lo que te recuerda” tal color que identifica segun las muestras y lo que se proponga como respuesta pero me parece interesante verlod esde ese lado.
(2) De: 06-Pablo123-alt https://github.com/montoyamoraga/2024-uct-inteligencia-artificial-artesanal/tree/main/06-Pablo123-alt/clase-04 https://github.com/montoyamoraga/2024-uct-inteligencia-artificial-artesanal/tree/main/06-Pablo123-alt/clase-07 Si bien en este proyecto se utilizaron tambien teavhable machie y p5.js, en este destaca tambien la inclusion de la IA de ChatGPT. Me parece demasiado interesante y util, la idea de poder identificar lugares, cosas o zonas, dentro del campus en donde uno estudia, y ver lo que propusieron y lograron realizar, me parece increible en tan solo una semana del curso. Lo mas rescatable es la idea base de identificar lugares mediante la muestra y entrenamiento con fotografias de lugares o cosas, que en un apropiado momento o lugar puede ser muy util. Lo pienso como para quienes quieren entrar a la universidad, o tienen una semana mechona en donde este tipode proyecto puede jugar un rol crucial al momento de conocer los lugares que acostumbraras por el resto de tu vida universitaria dentro del campus o institucion que elijas. Es una app que para la semana de induccion puede servir demasiado y con premios o puntaje que se gane como lo propusieron en primer lugar los alumnos en el proyecto, hace que todo sea entretenido y se le puede sacar mucho provecho. Sobre todo para las personas de la Fau, lugares como “la pecera” o “el titanic” o incluso “las pircas”, pueden ser lugares que para un mechon de primer año puede resultar extraño, pero si existiera dicha app para todas y cada una de los camus o facultades, podrían hacer de la semana de inicio algo mas ameno y como dije muy util para todos.
(3) De: 12-ConstanzaPS111 https://github.com/montoyamoraga/2024-uct-inteligencia-artificial-artesanal/tree/main/12-ConstanzaPS111/clase-06 https://editor.p5js.org/ConstanzaPS111/sketches/Yvid6zDlW https://editor.p5js.org/ConstanzaPS111/full/Yvid6zDlW
El proyecto de PROSAGIOS (admitiendo que es un buen nombre sabiendo que es la combinacion de dos palabras) me parece llamativo por como funciona el proyecto, al combinar texto con movimiento fisico, interactuando con la maquina para pueda verse algo. Si bien el funcionameinto es esto: El sujeto debe mantener su mano cerrada en un puño frente a la cámara, lo que permite que los presagios corran de forma aleatoria, y para escoger una de estas variables solo deberá abrir su mano en una palma, de forma que al quitarla su presagio escogido se deslizará hacia el área posterior derecho, desapareciendo del plano. Para volver a intentarlo solo deberá a repetir las indicaciones Lo que me gusta es la aleatoriedad, el hecho de que funciona mas o menos parecido a una “galleta de la fortuna” pero virtual, para la semaan que tuvieron de trabajo me parece un proyecto rescatable, y da a entender las infinitas posibilidades que pueden darse con la programacion y la manera en que todo puede funcionar, teniendo la idea que se tenga. Tambien me gusto lo simple y ordenado que se ve el codigo de programacion. Muy buena idea y creativa.
2.- Artistas:
(1) LAUREN LEE MCCARTHY: Artista y Programadora. https://lauren-mccarthy.com/Info
*Obras que me llamaron la atencion: https://lauren-mccarthy.com/SOMEONE https://lauren-mccarthy.com/Saliva-Bar https://lauren-mccarthy.com/Exhibition-What-can-I-do-for-you
Lauren Lee McCarthy es una artista y educadora multidisciplinaria cuyo trabajo explora las intersecciones de la IA, la automatización y las relaciones humanas. Ha expuesto en todos estos lugares Barbican Centre, Fotomuseum Winterthur, Haus der elektronischen Künste, Seoul Museum of Art, Chronus Art Center, SIGGRAPH, Onassis Cultural Center, IDFA DocLab, Science Gallery Dublin y el Japan Media Arts Festival Algo increible, y más aún ella es la CREADORA de p5.js, una plataforma de arte y educación de código abierto que prioriza el acceso y la diversidad en el aprendizaje del código. Amplió este trabajo en su papel desde 2015–21 en la Junta Directiva de la Fundación Processing, cuya misión es servir a aquellos que históricamente no han tenido acceso a los campos de la tecnología, el código y el arte en el aprendizaje de software y alfabetización visual. Por ende a lo largo de su carrera, Lauren se ha comprometido constantemente con la tecnología para criticar y cuestionar sus implicaciones sociales, integrando la IA en sus proyectos en los últimos años.
En sus trabajos anteriores, como “ALGUIEN” y “LAUREN” exploró la vigilancia y la dinámica de la interacción humana en entornos automatizados, precediendo a su pleno uso de las tecnologías de IA. Una de sus obras más destacadas es “La Voz en Mi Cabeza” (2024), [https://lauren-mccarthy.com/Voice-In-My-Head] creado en colaboración con Kyle McDonald (https://kylemcdonald.net/). Esta obra utiliza la IA para intervenir en experiencias sociales en tiempo real colocando una voz generada por la IA en los oídos de los participantes, guiando sus acciones y pensamientos. La voz imita la propia voz del participante, lo que provoca una reflexión sobre los posibles impactos distópicos o beneficiosos de la IA en la conciencia humana.
La integración de la IA en el trabajo de McCarthy marca un cambio de examinar de manera mas pura tal vez las relaciones sociales bajo vigilancia a comprometerse activamente con el potencial de la IA para remodelar las identidades personales y los procesos de pensamiento. Esta transición demuestra su enfoque evolutivo en la intimidad del papel de AI en la vida diaria.
(2) CASEY REAS: Artista Norte Americano https://reas.com/ https://reas.com/information (sitio que archiva los trabajos de Casey desde el 2001-hasta el presente)
Casey Reas, es fundamental en el mundo del arte generativo y basado en software, se le ha visto evolucionar su práctica artística a lo largo de los años. Comenzó su exploración a fines de la década de 1990 con un enfoque en la cibernética, la vida artificial y el pensamiento sistémico, lo que influyó fuertemente en sus primeros trabajos en el arte computacional. A principios de la década de 2000, cofundó Processing, fundacion. https://processing.org/ Libros: — Making Pictures with Generative Adversarial Networks — A Mathematical Theory of Communication — Processing: A Programming Handbook for Visual Artists and Designers — Getting Started with Processing — 10 PRINT CHR$(205.5+RND(1)); : GOTO 10 — FORM+CODE in Design, Art, and Architecture — Process Compendium 2004–2010
La práctica de Reas involucró el entrenamiento de GAN en marcos de video para generar imágenes completamente nuevas que se inspiraron en formas naturales pero que tenían una estética única de otro mundo. Este cambio marcó un compromiso más profundo con la IA, pasando del código como una herramienta para comportamientos emergentes al uso de modelos de IA para ampliar los límites de la creación de imágenes. Reas enfatizó que los GAN, a diferencia de la IA tradicional, no se tratan de cognición, sino de creación de patrones, lo que permite a los artistas descubrir salidas visuales inesperadas a través de simulaciones generadas por máquinas. Los trabajos recientes de Reasses, como los presentados en su exposición “Proceso Húmedo y Saturado” [https://unitlondon.com/exhibitions/casey-reas-wet-and-saturated-process/], exploran la tactilidad de las imágenes representadas digitalmente a través de software generativo y métodos tradicionales, como los cianotipos. Esta combinación de técnicas digitales y analógicas demuestra su interés continuo en cómo la tecnología impacta nuestra percepción de la naturaleza y el arte. A lo largo de su carrera, Reas ha estado profundamente involucrado en comunidades artísticas, incluyendo su papel académico en UCLA y su participación continua en plataformas como Processing. Su trabajo continúa empujando los límites de cómo los artistas pueden interactuar con la IA.
(3) REBECCA FIEBRINK: Investigadora y Programadora. https://researchers.arts.ac.uk/1594-rebecca-fiebrink
Rebecca Fiebrink es una investigadora que fue pionera en la intersección de la inteligencia artificial (IA) y la práctica creativa, con un fuerte énfasis en la interacción humano y computadora, particularmente en el ámbito de la música y el arte. Su trabajo ha evolucionado a través de varias fases, especialmente marcadas por la creación de Wekinator, una herramienta de aprendizaje automático que diseñó para democratizar el uso de la IA en el proceso creativo. https://github.com/fiebrink1 https://github.com/fiebrink1/wekinator
En las primeras etapas de su carrera, Fiebrink se centró en la construcción de herramientas que permitan a los artistas y músicos utilizar el aprendizaje automático sin necesidad de una profunda experiencia técnica. Wekinator permite a los usuarios crear nuevos instrumentos musicales digitales o sistemas interactivos, como gestos o sonidos específicos. Este método cambió el paradigma de la creación de instrumentos, haciéndolo más accesible e interactivo, fomentando la experimentación en tiempo real en lugar de la codificación manual.
La IA comenzó a dar forma al trabajo de Fiebrinkinks cuando se integró aprendizaje automático en herramientas creativas, comenzando en 2012. Se pudo ver en colaboraciones, con Laetitia Sonami, donde las herramientas de IA de Fiebrink se utilizaron para refinar instrumentos musicales complejos como el “Spring Spyre”. Con el tiempo, el enfoque de Fiebrinkinks se amplió más allá de la música para abarcar interacciones en áreas como animación en vivo, sistemas domésticos inteligentes e incluso videojuegos. Fiebrink defiende a la IA como una herramienta para descubrir nuevas posibilidades artísticas, lo que permite a los novatos y expertos explorar nuevas direcciones creativas aprovechando los modelos de aprendizaje automático que generan resultados inesperados pero significativos. Sin embargo, también reconoce los sesgos en los sistemas de IA y trabaja para abordarlos, particularmente en el contexto de los modelos de ritmo musical, donde muchos marcos de aprendizaje automático no tienen en cuenta la diversidad de las tradiciones musicales globales. https://www.nime.org/proc/nime20_45/index.html
En la fase actual de su trabajo, Fiebrink continúa explorando cómo la IA no solo puede automatizar tareas creativas, sino también mejorar la creatividad humana al ofrecer nuevas formas de interactuar con la tecnología en el arte y la música. También está profundamente involucrada en la enseñanza y ejecución de talleres que ayudan a los artistas a interactuar con la IA de una manera más informada y práctica. https://www.createai-workshop.com/people
(4) DANIEL SHIFFMAN: Programador. https://github.com/shiffman https://thecodingtrain.com/ https://tisch.nyu.edu/about/directory/itp/1984778605
Daniel Shiffman es una figura clave de codificación creativa, conocido principalmente por su trabajo con Processing y p5.js, que ha exhibido ampliamente a través de su plataforma educativa, “The Coding Train.” Sus prácticas han evolucionado con el tiempo, integrando la inteligencia artificial (IA) en su trabajo, particularmente en los últimos años. En las primeras etapas de su carrera, Shiffman se centró en la enseñanza de conceptos fundamentales de programación y codificación creativa, ayudando a los usuarios a explorar la intersección del código y el arte. Su trabajo siempre ha enfatizado en la accesibilidad, con un fuerte enfoque en hacer que los temas complejos sean accesibles para principiantes. A través de “The Nature of Code”, un libro ampliamente influyente, introdujo conceptos como simulaciones de física y arte algorítmico en Processing. https://natureofcode.com/ http://learningprocessing.com/
Más recientemente, Shiffman ha ampliado su trabajo para incluir herramientas de IA. Lanzó ShiffBot, [https://shiffbot.withgoogle.com/] un experimento de IA basado en la API Gemini, que integra el aprendizaje automático en el editor p5.js. Esta herramienta de IA ayuda a los usuarios respondiendo dinámicamente a sus consultas de codificación y ofreciendo asistencia en tiempo real basada en el extenso contenido educativo de Shiffman. El modelo utilizado en ShiffBot puede acceder al código actual del usuario y al contexto de aprendizaje para proporcionar orientación personalizada. Esta integración de la IA representa una nueva fase en la carrera de Shiffman, pasando de los métodos de enseñanza tradicionales a las experiencias de aprendizaje asistido por IA, lo que mejora la interactividad y la escalabilidad de sus plataformas educativas. Su trabajo continúa ampliando los límites de cómo la tecnología, el arte y la IA se cruzan, centrándose en hacer que el aprendizaje sea más intuitivo y accesible.
(5) ANDREAS REFSGAARD: Artista y Programdor Creativo. https://www.andreasrefsgaard.dk/ https://www.ciid.dk/community/andreas-refsgaard
Andreas Refsgaard es un artista y codificador creativo que explora la intersección entre el arte y la tecnología, particularmente a través de algoritmos y aprendizaje automático. Su trabajo se centra en el uso lúdico y poco convencional de herramientas digitales, lo que permite experiencias interactivas donde los participantes pueden, por ejemplo, crear música utilizando movimientos oculares o juegos de control con sonidos vocales. (visto anteriormente en clases) https://www.andreasrefsgaard.dk/projects/an-algorithm-watching/ https://www.andreasrefsgaard.dk/projects/teachable-machine/ https://www.andreasrefsgaard.dk/projects/doodle-tunes/
A lo largo de su carrera, Refsgaard ha integrado la IA y el aprendizaje automático en su práctica artística, desarrollando piezas que juegan con los límites entre la creatividad humana y los sistemas computacionales. Sus proyectos notables incluyen “Eye Conductor” [https://www.andreasrefsgaard.dk/projects/eye-conductor/] que permite a los usuarios componer música a través de gestos faciales, y “Booksby.ai”, [https://booksby.ai/] un sitio web que vende libros generados completamente por AI. Su uso de la IA refleja una curiosidad lúdica, donde el potencial del aprendizaje automático se celebra y se cuestiona por sus impactos sociales. Su trabajo a menudo se caracteriza por un enfoque humorístico y de mente abierta. Refsgaard también está muy involucrado en la educación y el alcance comunitario. Imparte talleres sobre codificación creativa e IA, contribuyendo a plataformas como ml4a (Machine Learning for Artists) y colaborando con Google Creative Lab. Sus esfuerzos para hacer que la IA sea accesible han llevado a un reconocimiento generalizado, incluidas exposiciones en importantes festivales e instituciones internacionales como el MIT. Su trabajo refleja una exploración continua de cómo la IA puede aumentar los procesos creativos y la colaboración hombre-máquina, empujando continuamente los límites de lo que es posible con la tecnología digital.
(6) GENE KOGAN: Se identifica como “un ingeniero de aprendizaje automático caducado convertido en artista” https://genekogan.com/ https://sites.hslu.ch/werkstatt/gene-kogan/ https://tisch.nyu.edu/about/directory/itp/98362938 https://www.lerandom.art/artists/gene-kogan
Gene Kogan es una figura prominente en la intersección del arte, la tecnología y el aprendizaje automático. Su trabajo ha evolucionado significativamente con el tiempo, particularmente a medida que la inteligencia artificial (IA) se integró más en su práctica artística. Pero los primeros intereses de Kogan se encuentran en campos como la simulación, la aparición y los algoritmos genéticos. Comenzó a programar durante la escuela secundaria y más tarde estudió matemáticas aplicadas, lo que finalmente lo llevó al aprendizaje automático durante su tiempo en la NYU. Sus primeros trabajos giraron en torno a la recuperación de información musical, colaborando con investigadores como Juan Pablo Bello. Este período sentó las bases técnicas para sus exploraciones posteriores en IA y arte generativo.
El trabajo de Kogan con AI comenzó a tomar forma en 2015, un año crucial cuando combinó su conocimiento del aprendizaje automático con el arte generativo. Proyectos como Deepdream y neural style transfer se convirtieron en elementos importantes de su práctica artística, mientras exploraba las capacidades de las redes neuronales para crear imágenes y videos. Una de sus primeras obras notables fue “Why is a Raven Like a Writing Desk?” (2015), donde aplicó la transferencia de estilo neuronal para reimaginar escenas de Alicia en el País de las Maravillas.
Sus prácticas de arte generativo florecieron con el uso de herramientas como Processing, openFrameworks, and machine learning frameworks. Desarrolló trabajos que usaban IA para crear piezas visualmente convincentes, como Deepdream Infinite Loops (2017), donde aplicó técnicas para generar bucles de video hipnóticos, y WikiArt GAN (2018), que exploró caminatas latentes a través de una red neuronal entrenada en miles de pinturas. A medida que avanzaban las tecnologías de IA, Kogan amplió su repertorio artístico. Creó instalaciones como Invisible Cities (2016), que utilizó redes de traducción de imágenes para generar imágenes satelitales al estilo de varias ciudades. Sus proyectos a menudo combinaban IA generativa con instalaciones físicas, como Cubist Mirror (2016), lo que permitió a los participantes verse reflejados en un espejo de transferencia de estilo inspirado en el cubismo en tiempo real.
La IA ha cambiado profundamente el enfoque de Kogan hacia el arte, permitiéndole empujar los límites de la expresión creativa. Su trabajo a menudo explora la intersección entre la creatividad humana y los procesos algorítmicos, planteando preguntas sobre la autoría, la originalidad y el papel de las máquinas en el proceso creativo. Al experimentar con redes neuronales y modelos de aprendizaje automático, Kogan ha creado obras de arte que no solo muestran el potencial técnico de AI, sino que también exploran sus implicaciones conceptuales y filosóficas. Hoy en día, Kogan continúa exhibiendo su trabajo a nivel mundial y sigue siendo una figura influyente en el arte impulsado por la IA, a menudo presentando en festivales como Ars Electronica y Sonar, y enseñando talleres sobre codificación creativa e IA.
(7) ALLISON PARRISH: Poetisa, Programadora y Diseñadora. https://www.decontextualize.com/ https://tisch.nyu.edu/about/directory/itp/853082171 https://portfolio.decontextualize.com/
Allison Parrish es una figura clave en la intersección de la poesía, la programación y la inteligencia artificial. Su trabajo explora el potencial creativo de los métodos computacionales en la generación de texto, con un enfoque particular en cómo el lenguaje y las máquinas pueden colaborar para producir nuevas formas de expresión poética. Parrish ha sido pionera en el uso del aprendizaje automático para la creación poética. Uno de sus proyectos clave impulsados por la IA es Compasses, una colección de poemas minimalistas y neológicos producidos utilizando un modelo de aprendizaje automático de ortografía y fonética. Este proyecto, así como su práctica más amplia, se centra en explorar la estructura fonética y ortográfica del lenguaje. Ella creó el marco de código abierto Pincelate, lo que facilita la generación de estas nuevas palabras imaginarias, difuminando la línea entre el sonido y el significado. https://github.com/aparrish/pincelate https://bombmagazine.org/articles/2020/12/16/compass-poems/
Sus proyectos anteriores, como @everyword, que tuiteó cada palabra en el idioma inglés en el lapso de siete años, refleja su interés en los procesos lingüísticos automatizados. A medida que su trabajo evolucionó, integró cada vez más la IA y el aprendizaje automático, lo que la llevó a trabajos generativos más complejos. Por ejemplo, The Nonsense Laboratory project utiliza el aprendizaje automático para crear nuevas formas de palabras y pronunciaciones, continuando su exploración de las complejidades de la estructura del lenguaje. https://experiments.withgoogle.com/nonsense-laboratory
A lo largo de su carrera, Parrish ha trabajado en comunidades como el Programa de Telecomunicaciones Interactivas de la NYU, donde también enseña, contribuyendo al creciente campo de la creatividad computacional. Las herramientas que utiliza van desde sus propios marcos personalizados como Pincelado a modelos de IA más amplios que analizan la fonética y la estructura del lenguaje, remodelando las formas tradicionales de poesía en nuevas dimensiones digitales.
(8) MAYA MAN: Artista https://mayaontheinter.net/ https://videos.theconference.se/maya-man-how-to-use-a-computer https://networkcultures.org/blog/2021/04/15/please-move-through-this-site-with-care-on-maya-mans-compassionate-digital-experiments/ https://www.documentjournal.com/2024/09/maya-x-sotce-internet-art-screenshots-performance-girlhood/
Maya Man es una artista cuyo trabajo integra tecnología digital, IA e Internet para explorar temas de identidad, autorrepresentación e interacción en línea. Su práctica artística está profundamente influenciada por sus experiencias al crecer en la era digital, y a menudo utiliza herramientas como el aprendizaje automático y el código para crear piezas interactivas que involucran a los usuarios de manera personal e íntima. En sus primeros trabajos, como el Cuaderno de bocetos PoseNet en la serie, Maya utilizó el aprendizaje automático para rastrear y modificar los movimientos humanos, permitiendo a los usuarios interactuar con la tecnología de una manera fluida e íntima. Sus proyectos reflejan un interés en cómo las personas se involucran con la tecnología a diario, haciendo visibles las formas a menudo invisibles en que las máquinas dan forma a nuestras vidas. Un ejemplo notable es su extensión de Chrome Glance Back, que invita a los usuarios a reflexionar sobre sus pensamientos y acciones diarias, reflejando las prácticas de vigilancia de las empresas tecnológicas pero con un enfoque más personal y consensuado.
A medida que las tecnologías de IA evolucionaron, el trabajo de Maya comenzó a comprometerse críticamente con el papel de los algoritmos generativos en el arte. Proyectos como FAKE IT TILL YOU MAKE IT genera algorítmicamente afirmaciones al estilo de Instagram, cuestionando los límites entre la creatividad humana y el contenido generado por la máquina. Aunque algunos críticos expresan su preocupación por el arte de la IA, Maya lo ve como una herramienta auxiliar, centrándose en la intención del artista y el proceso en lugar de quién o qué hizo el arte.
(9) JANELLE SHANE: Cientifica. https://www.janelleshane.com/ https://www.aiweirdness.com/
Janelle Shane es una científica investigadora y escritora conocida por su trabajo en la intersección de la inteligencia artificial (IA) y el humor. Ella ganó una atención significativa a través de su blog AI Weirdness, donde muestra resultados divertidos y a veces extraños de los modelos de aprendizaje automático. La carrera de Shanean integra elementos técnicos y creativos. Inicialmente, su experiencia fue en óptica y ha trabajado en tecnologías avanzadas como sistemas de captura óptica holográfica y sensores de viento 3D. Sin embargo, su trabajo público con IA, especialmente a través de su blog y libro You Look Like a Thing and I Love You.
La IA ha sido un elemento central en su trabajo desde el inicio de su blog a mediados de la década de 2010. Al aprovechar modelos simples de aprendizaje automático y redes neuronales, la práctica artística de Shane se convirtió en un método para involucrar tanto a expertos técnicos como al público con IA. Su enfoque contrasta con muchos otros investigadores de IA, ya que usa el humor para criticar la sobreexpectativa de las tecnologías de IA. Este cambio hacia el uso de la IA para la narración creativa ha dado forma a gran parte de su trabajo reciente, incluidos sus compromisos de hablar y la charla TED, “The danger of AI is weirder than you think.”
(10) SAM LEVIGNE: https://lav.io/ https://proyectoidis.org/sam-lavigne/
Sam Lavigne es un artista y educador cuyo trabajo explora principalmente las intersecciones de datos, vigilancia, aplicación de la ley y automatización. A lo largo de los años, su práctica ha integrado la inteligencia artificial (IA), particularmente en el ámbito del procesamiento del lenguaje natural (PNL) y las intervenciones en línea. Su trabajo a menudo destaca los sistemas políticos y económicos integrados en las tecnologías computacionales.
Lavigne es bien conocido por crear proyectos que utilizan IA para exponer o manipular estos sistemas de manera estimulante. Por ejemplo, su proyecto “Synthetic Messenger”, desarrollado con Tega Brain, genera un consumo de noticias falsas para resaltar cómo los modelos algorítmicos interactúan y se benefician de la desinformación. El uso de la IA por parte de Lavigne con frecuencia implica sátira y crítica, llamando la atención sobre cómo estas tecnologías dan forma a los comportamientos y estructuras sociales. Como educador, Lavigne también desempeña un papel en la configuración del discurso en torno a la IA y la tecnología dentro de las comunidades académicas, particularmente en instituciones como la Universidad de Texas en Austin y anteriormente en la Escuela de Artes Tisch de la Universidad de Nueva York.
Su integración de la IA en su trabajo refleja un cambio creciente en las prácticas de arte contemporáneo hacia el uso del aprendizaje automático y la automatización como herramientas para la crítica social. A través de su uso de la automatización y la IA, Lavigne continúa cuestionando la opacidad de la tecnología moderna, con el objetivo de desmitificarla y fomentar el compromiso crítico con su impacto social.
(11) HYPEREIKON: Artistas (María Constanza Lobos y Sebastián Rojas) https://fundacionmaradentro.cl/articulo/hypereikon-la-creacion-digital-es-una-extension-de-naturaleza/ https://artlabpro.net/hypereikon-explorando-la-ia-impulsada-por-un-imaginario-latinoamericano/ https://comunidadcreativalosrios.cultura.gob.cl/catalogo/maria-constanza-lobos-catalan/
Hypereikon es un dúo artístico formado por María Constanza Lobos y Sebastián Rojas, que se centran en las intersecciones del arte digital, la tecnología y la naturaleza. Su trabajo incorpora arte generativo e inteligencia artificial (IA) para crear experiencias inmersivas y oníricas que combinan elementos orgánicos con entornos surrealistas y diseñados digitalmente. Exploran temas de “naturaleza especulativa”, imaginando cómo nuestra comprensión de los ecosistemas podría evolucionar dentro de un paisaje dominado digitalmente.
Hypereikon describe su relación con la IA como una forma de “prótesis imaginativa”, que mejora su proceso creativo al permitir que formas y conexiones inesperadas emerjan del espacio latente de la IA. Equilibran sus intenciones artísticas con los sorprendentes resultados generados por la IA, lo que sugiere un enfoque colaborativo y exploratorio de la creatividad. Su trabajo enfatiza las líneas borrosas entre los reinos naturales y digitales, invitando a los espectadores a reconsiderar las nociones de lo que es “natural” versus “artificial.” A menudo se involucran con el patrimonio cultural, reinventándolo a través de la lente de la tecnología contemporánea. Hypereikon participa en varias exposiciones y eventos que muestran su trabajo y abordan preguntas más amplias sobre el papel de la IA en el arte. Por ejemplo, recientemente participaron en el evento “Intersecciones del futuro”, que incluyó discusiones y talleres centrados en el impacto de la IA en la práctica artística.
La integración de la IA en su trabajo marca una evolución significativa en su práctica artística. Si bien sus trabajos anteriores podrían haberse centrado más en los métodos digitales tradicionales, el advenimiento de las tecnologías avanzadas de IA les ha permitido explorar nuevas dimensiones de creatividad e interacción, particularmente en entornos generativos en tiempo real
(12) YOTAM MANN: Músico y fabricante de instrumentos. https://yotammann.info/ https://yotammann.info/about https://tisch.nyu.edu/itp/itp-people/faculty/fellowship-alumni/yotam-mann
Yotam Mann es un tecnólogo creativo y músico cuyo trabajo se cruza significativamente con la inteligencia artificial, particularmente en el ámbito de la música y el sonido. Su carrera se puede dividir en varias épocas, cada una marcada por diferentes enfoques y tecnologías, especialmente la integración de la IA. Los primeros proyectos de Mann se centraron en mejorar la interacción musical a través de la tecnología. Una de sus notables contribuciones es A.I. Duet, un proyecto desarrollado con el equipo de Magenta de Google, que permite a los usuarios entablar una conversación musical con una red neuronal a través de una interfaz de piano. Esta interactividad proporcionó una forma tangible de comprender cómo la IA responde a los insumos humanos, fomentando una exploración más profunda de la creatividad musical.
A medida que Mann avanzaba en su carrera, se involucró cada vez más en proyectos basados en IA. Cofundó Never Before Heard Sounds, una startup que construye instrumentos de aprendizaje automático para músicos. Uno de sus proyectos destacados, Gan.Style redes adversas generativas (GAN) para resintetizar el audio, ofreciendo a los músicos una forma novedosa de manipular el sonido. Este proyecto ejemplifica cómo la IA puede transformar el audio tradicional combinando grabaciones originales con interpretaciones neuronales.
Mann participa activamente en la comunidad más amplia de músicos y tecnólogos, a menudo colaborando en iniciativas que empujan los límites de lo que la IA puede hacer en la música. Su trabajo con el AI Song Contest, donde los equipos crean música utilizando tecnologías de IA, muestra su compromiso con la experimentación colaborativa. Este evento destaca la dinámica en evolución entre la creatividad humana y la IA, enfatizando un enfoque de “llamada y respuesta” a la creación musical. A lo largo de su carrera, Mann ha enfatizado la idea de que la IA puede actuar como un colaborador en lugar de un reemplazo de la creatividad humana. Sus proyectos a menudo exploran cómo las herramientas de IA pueden proporcionar nuevas ideas y dimensiones a las prácticas artísticas. Por ejemplo, durante las actuaciones, ha utilizado la IA para generar música en tiempo real, creando experiencias auditivas únicas que reflejan tanto su aporte como la interpretación de la IA.