Recognition es un algoritmo innovador que analiza el archivo del museo Tate en Londres y traza comparaciones entre las obras del fondo artístico del museo e imágenes periodísticas actuales proporcionadas por la agencia de prensa Reuters.
Estamos hablando de Recognition, un proyecto italiano desarrollado por Fabrica, un centro de averiguación sobre comunicaciones con sede en Treviso y perteneciente al equipo Benetton; Fabrica ofrece una beca anual, alojamiento y viaje ida y vuelta para a Italia a un grupo de investigadores de todo el mundo. La game de disciplinas que Fabrica abarca, incluye el diseño gráfico, fotografía, vídeo, música y periodismo.
El equipo detrás de Recognition está compuesto por Coralie Gourguechon, Monica Lanaro, Angelo Semeraro e Isaac Vallentin, con la ayuda de los especialistas de inteligencia artificial JoliBrain de Toulouse. El proyecto ganó el premio IK Prize (en memoria de la filántropa Irene Kreitman), que es un premio dedicado a los creativos – investigadores, desarrolladores, artistas y diseñadores – de la industria digital. El premio anual viene otorgado por la Porter Foundation desde 2013 a un equipo, a una empresa o a una persona, para celebrar una idea original que aprovecha la tecnología digital para explorar y valorizar las obras de arte de la Galería y del sitio del Tate Britain.
El tema de la edición 2016, realizada en colaboración con Microsoft, se centraba en la inteligencia artificial y como esta puede ser aprovechada para reinterpretar el arte británico y en particular la colección Tate, compuesta por casi 30 mil obras. El equipo ganador recibió un premio de 15.000 libras y un presupuesto de 117.000 euros para hacerlo operativo y accesible al público a partir del verano.
Así ha sido desarrollado el algoritmo y la exhibición que se puede visitar desde el 2 hasta el 27 de septiembre de 2016. Recognition crea una galería virtual analizando la colección online de obras de arte de Tate y confrontándolas con imágenes de fotoperiodismo contemporáneo de Reuters, de acuerdo a estilo o temas. La inteligencia artificial que está a la base del algoritmo vincula las dos imágenes simulando como el hombre observa y comprende las imágenes, según cuatro aspectos diferentes:
- reconociendo los objetos gracias a un network desarrollado por JoliBrain utilizando DeepDetect y Densecap, que reconoce los elementos de una imagen en un patrón, los evidencia y los busca dentro del fondo artístico del museo.
- Por medio del reconocimiento de cara, implementado gracias al soporte del Microsoft Cognitive Services’ Computer Vision and Emotion APIs, sirve no sólo para reconocer la cara de una persona dentro de una imagen, sino también su edad y su estado de ánimo.
- Reconociendo la composición, las formas, las estructuras, los colores etc. Aquí también la aportación de JoliBrain fue fundamental; en efecto, aprovechando DeepDetect crearon una red que puede detectar los píxeles de una imagen y encontrar composiciones similares en otras imágenes.
- Finalmente, el análisis del contexto, es decir a partir de la fecha y del título de la imagen. Analizando estos datos, el algoritmo de Recognition logra crear las notas que describen las imágenes.
Aunque la tecnología es muy avanzada, observando el resultado no es siempre fácil reconocer las similitudes entre los varios aspectos analizados por el algoritmo. Esta exhibición no quiere simplemente elaborar el pasado a la luz de los acontecimientos actuales, sino quiere desvelar también cuales son las diferencias entre la percepción del ojo humano y mecánico, es decir entre hombre y maquina, según afirma uno de sus creadores Angelo Semeraro.
A través de una pantalla puesta en el museo Tate Britain los visitadores pueden confrontar las imágenes propuestas por el dispositivo con imágenes escogidas por los visitantes mismos, para contribuir al desarrollo de los mecanismos del algoritmo. En efecto, el equipo de Recognition está tratando de comprender si la inteligencia artificial puede aprender de las respuestas que proporcionan las personas, es decir integrar la objetividad de la elección del motor de busca, con la subjetividad de las preferencias humanas. Los resultados se publicarán online una vez terminado el proyecto.
