Autorretrato Imposible de una Red Neuronal Artificial (RNA)
En mi exploración artística a través del proyecto Autorretrato Imposible de una Red Neuronal Artificial (RNA), intenté por primera vez conjuntar mi práctica artística con algoritmos de inteligencia artificial. Paradójicamente, también fue el principio de la investigación Hacia una mirada maquinal.
¿Qué otra pregunta más pertinente para desvelar la mirada de la máquina, que intentar saber cómo se ve a sí misma? Bajo esta línea, fue inmediata la falta de un elemento clave dentro del proceso de autorretrato: la consciencia.
El autorretrato es un caso particular del retrato, lo que debería facilitar su definición, pero no hay acuerdo absoluto sobre las condiciones para que una imagen sea un retrato. [...] El autorretrato hay que considerarlo dentro de este concepto, con la diferencia de que en el retrato la acción es transitiva: hay un sujeto (artista), alguien que la recibe (modelo) y un complemento directo (obra), mientras que el autorretrato equivale a una oración reflexiva por que la recibe el mismo sujeto que actúa y se identifican artista y modelo. (Priego, 1985, p. 178)
El problema con esta definición es que se limita a personas, y en este caso hablamos de un algoritmo, máquina, código o red neuronal artificial. Cuando hablamos de autorretrato existe un cambio sustancial en la relación entre creador y modelo; en este caso el sujeto que lleva la acción es tanto uno como el otro. Es aquí donde se presenta la primer interrogante en el experimento: para poder pensar en un autorretrato de esta RNA, deberíamos pensar la red como creadora y como sujeto autoconsciente.
Tal vez los procesos de creación puedan ser suficientes, sin embargo, en ninguna circunstancia podemos considerar autoconsciente a la red, porque no hay prueba de ello en esta u otra RNA. Tampoco tiene una identidad propia, así que de alguna manera este autorretrato es como pedirle a un objeto que se retrate a sí mismo.
En la historia del arte, y específicamente en la pintura, son innumerables los artistas que se han retratado. Se entiende que este proceso tiene un sentido de reconocimiento o conocimiento sobre sí mismo (un saber quién soy yo), pero si pensamos en los mecanismos necesarios para su realización, nos daremos cuenta que el creador no puede verse directamente, por lo menos no el rostro, así que necesita un dispositivo de reflexión el cual le permite ver su propia imagen mediante un reflejo. “… el artista nunca ve su imagen, sino fantasmagóricos sustitutos.” (p.184)
En esta cita, se destaca una observación crucial que permite distinguir las diferencias entre el autor humano — que nunca se percibe directamente sino a través de un reflejo —, y el algoritmo, que tampoco se ve a sí mismo. En el caso del algoritmo, este no puede reflejarse en el espejo porque no existe ahí; es como un espejo sin reflejo, en busca de una imagen inexistente.
Sin embargo, en los conjuntos de datos existen imágenes que para los humanos pueden representar inteligencia artificial; pero esto no implica que la IA tenga una perspectiva de sí misma. Lo que está presente es una combinación de vectores en el espacio latente, creados con la intención de imaginar lo solicitado.
El espejo es el dispositivo que permite una visibilidad de uno mismo, pero siempre con un tipo de distorsión. Podríamos decir que el proceso del autorretrato consta de un creador, de un espejo o dispositivo que le pueda devolver la mirada sobre sí mismo, y un medio donde se materializa el reflejo.
VQGAN es una red neuronal tipo GANs (Generative Adversarial Nets), o en español, redes generativas antagónicas. Se compone de una red generadora y otra discriminadora, donde la primera crea imágenes sobre una etiqueta (perro, cara, auto, etc.), y la segunda evalúa si esa imagen es real o no. Ésta última va ajustando la red generadora para que la imagen se parezca más a una imagen real. CLIP, por otro lado, es producida por OpenAI, y no necesita entrenamiento. De aquí surge VQGAN-CLIP.
Para la experimentación artística se usó el código elaborado por Katherine Crowson en Google Collaboratory. Cabe mencionar que la red ya ha sido preentrenada con varios tipos de dataset, llamados modelos, alojados en https://image-net.org/, Wikiart, etc. No entraré en detalles del proceso, pero a grandes rasgos solo tienes que definir algunos parámetros e introducir texto, mismos que la red interpreta para construir la imagen.
Su funcionamiento comienza con un input llamado prompt (en este caso realizado por mí), que es una descripción de la imagen que se pretende. Para entender el proceso de creación a nivel esquemático, se rediseñó la estructura anterior del mecanismo del autorretrato.
Las imágenes del dataset son la realidad que el algoritmo mira a través de los ojos humanos. Este autorretrato de la RNA es, en esencia, una fusión de perspectivas humanas y maquínicas, puesto que el dataset actúa como un espejo que refleja la realidad a través de la lente humana, pero es interpretado por el algoritmo de una manera única, creando así una representación que es simultáneamente familiar y desconocida
En conclusión, esta búsqueda de autorretrato es una obra co-creada, un diálogo entre la inteligencia artificial y la dirección humana. Revela no sólo la capacidad de la RNA para generar imágenes nuevas, sino también la interdependencia inherente entre ella y su creador. A través de este experimento, he logrado no solo un conjunto de imágenes, sino una reflexión sobre la relación simbiótica entre arte, tecnología, percepción humana y la consciencia simulada.
