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22 Novembre 2019

‘Database for Human Training’ ci riporta alle origini della ricerca sul riconoscimento facciale

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Da sei anni cheFare cura un programma di incontri sulla trasformazione culturale al festival mantovano FattiCult (Fattidicultura). Quest’anno abbiamo riunito attorno a un tavolo tre figure eterogenee per riflettere sul rapporto tra archivi e cultura contemporanea: l’artista digitale e docente Marco Cadioli, la storica dell’arte e curatrice Valentina Tanni e l’attivista bibliotecario digitale Andrea Zanni.

Perché questa scelta? Negli ultimi anni la quantità di informazioni prodotte quotidianamente ha raggiunto livelli letteralmente inconcepibili, facendo fiorire gli studi di discipline come la cibernetica e le data sciences. Allo stesso tempo, si sono consolidate intere aree del sapere (dalla filosofia all’antropologia) che si occupano delle implicazioni critiche degli archivi, delle loro logiche di potere, delle loro omissioni e del loro ruolo nella produzione e riproduzione della costruzione sociale del genere, dell’identità etnica e di quella di classe. Non sorprende allora che un numero crescente di artisti e studiosi si interroghino attorno alle pratiche dell’archivio alla ricerca di punti di vista inediti sul contemporaneo.

L’incontro ci è piaciuto, ed abbiamo deciso di intervistare gli ospiti per approfondire. Continuiamo con Marco Cadioli, artista e docente che vive e lavora a Milano. Laureato in cibernetica, ha seguito l’evoluzione dei nuovi media fin dai primi anni ’90. La sua ricerca artistica si è concentrata sull’indagine del confine tra reale e virtuale, dalle prime esperienze come fotoreporter dai mondi virtuali (da cui il libro del 2007 Io reporter in Second Life) alla rappresentazione del mondo di dati in Google Earth.

Ci racconti il progetto Database for human training?

Il progetto Database for Human Training, iniziato nel 2017 e tuttora in corso, comprende una serie di lavori sulle intelligenze artificiali e più in particolare sui database utilizzati durante il loro addestramento.

Mi interessa capire come e su quali materiali vengono addestrate le IA perché credo che queste fasi iniziali dell’apprendimento possano costituire una sorta di imprinting. Ho raccolto materiali di vario tipo, database per riconoscere gli oggetti, per riconoscere i fiori, i gesti della mano, i numeri, i volti, le emozioni, i passanti per strada, e un database per riconoscere se una mucca cammina verso sinistra.

Sono immagini create per essere viste e analizzate da macchine, non da umani, e Database for Human Training, convertendo i contenuti in un formato “human readable” offre la possibilità di dare uno sguardo all’interno degli archivi e rendersi conto di cosa contengono, chiedersi chi ha selezionato quei materiali e perchè, quali scelte si stanno facendo. Questa operazione porta anche a una inversione del punto di vista, ponendo l’osservatore dalla parte della macchina durante il suo training, e ironicamente crea delle esperienze per addestrare gli umani sugli stessi materiali.

In particolare mi sono concentrato sui primi database utilizzati per il riconoscimento del volto e delle emozioni, che contengono immagini scattate appositamente per costruire gli archivi sui quali svolgere la ricerca, volti di anonimi collaboratori, spesso ricercatori e studenti universitari.

In queste raccolte, che risalgono agli anni ’90, ci sono un numero limitato di soggetti e possiamo concentrarci sui loro volti, guardarli ad uno ad uno, immaginare chi sono.

Nelle grandi raccolte di dati utilizzate oggi ci sono milioni di immagini, provenienti dalle fotografie caricate nei vari social networks, e spesso chi è inserito in questi database utilizzati poi dalla IA di società private non ne ha nessuna consapevolezza.

In un momento in cui le intelligenze artificiali assumono un ruolo sempre più presente nelle nostre vite, diventa importante interrogarsi su quali materiali viene fondato il loro addestramento, perché può costituire una sorta di imprinting.

BASIC EMOTION è uno degli output di questa ricerca ed è una installazione con dieci schermi che presentano le Animated Gif costruite con i materiali raccolti in ‘The Japanese Female Facial Expression Database’. Il database contiene le espressioni facciali posate da dieci ragazze giapponesi al Kyushu Department of Psychology nel 1998.

I soggetti sono classificati solo come KA, KL, KM, KR, MK, NA, NM, TM, UY, YM e le loro facce sono la base di analisi e misure da parte dei software, e sono utilizzate dai ricercatori di tutto il mondo per poter confrontare i risultati dei loro algoritmi. Negli ultimi 20 anni di ricerca sono state processate da decine o centinaia di macchine, e troviamo ancora i risultati dispersi in rete. In qualche modo il contenuto di queste donne alla ricerca è altissimo, ma il loro volto è tuttora conosciuto più dalle macchine che dagli esseri umani.

La rapida visone in sequenza delle loro espressioni ridà vita a quei volti e li ricolloca nel mondo, mi accorgo che nel guardare le gif ci concentriamo sul soggetto, sulla persona, e sovrapponiamo le nostre emozioni a quelle delle ragazze dell’esperimento.

 

Durante l’esposizione ho aggiunto una parte performativa, coinvolgendo il pubblico nel posare la stessa sequenza di emozioni per realizzare nuove gif. Immediatamente scatta il dibattito su come sia rappresentabile in modo univoco una emozione, se è la stessa espressione nelle varie culture, ci si interroga sugli usi che possono essere fatti di queste informazioni. Di colpo ci si trova immersi in prima persona in una tematica che sembrava solo software.

Sto procedendo in questa ricerca sulla cattura delle emozioni con un nuovo progetto, Subway portraits in the age of AI, dove sperimento fino a che punto queste tecniche siano oggi pervasive e alla portata di uno smart phone.

Coloring Book for kids and young AI trasforma invece il contenuto di un database in un libro da colorare per bambini. I materiali di partenza sono le immagini utilizzate come riferimento (Ground truth) per verificare la correttezza degli algoritmi di edge detection.

Sono state disegnate manualmente da umani che hanno tracciato i contorni di ogni elemento presente in una immagine, per poi passarle all’analisi delle IA. Anche in questo caso moltissime IA sono state addestrate su questi materiali per riconoscere i contorni degli oggetti e le aree principali di una immagine, proprio come i bambini che imparano a riconoscere le forme e a dar loro un significato colorando le aree bianche. Da qui l’idea di costruire un vero e proprio coloring book cartaceo da utilizzare realmente come gioco.

Sotto la superficie del gioco emerge il tema dei lavoratori al servizio delle IA, reclutati nelle piattaforme on line come Mechanical Turk di Amazon per la preparazione dei materiali. Emerge anche il tema di quali materiali sono stati scelti. Perché quelle immagini? Perché i soldati, gli aerei da guerra, l’immagine del cowboy americano e del bisonte nella prateria? C’è sempre un messaggio culturale nella costruzione di un archivio.

https://issuu.com/marcocadioli/docs/coloringbook-for-kids-and-young-ai

Come credi che stia cambiando lo statuto degli artisti di fronte ad un modo dominato dall’informazione?

Concentrerei la mia risposta sugli artisti che pongono al centro della loro riflessione il nostro rapporto con la tecnologia e che guardano all’impatto della rete sulla società e la nostra vita.

Trovo che questo atteggiamento possa essere il filo conduttore dalle prime esperienze di Net Art della fine degli anni ’90 fino ad oggi, e ci permette di analizzare gli artisti fuori dalle etichette che di volte in volta sono state attribuite ai fenomeni del momento.

Prima l’interesse per la rete in sé, come fascinazione di nuove possibilità di interconnessione e partecipazione collettiva, poi l’arrivo dei social networks e le sperimentazioni sulle piattaforme sociali, con il riutilizzo della sovrabbondanza di immagini, la riflessione sulla costruzione dell’identità, la perdita della privacy, la sorveglianza di massa. Poi i mondi virtuali e le comunità di artisti che si sono formate al loro interno, per fare solo alcuni esempi. Ogni passaggio, in questi ultimi velocissimi anni dalla diffusione della rete, ha portato con sé una serie di paure e di illusioni che ormai siamo in grado di riconoscere come pattern che si ripetono ad ogni annuncio di nuova tecnologia.

Gli artisti sono stati presenti ad ogni passaggio, grattando la superficie luccicante dell’hype del momento per capire le implicazioni di un fenomeno, sperimentando e incorporando nella propria arte nuove pratiche per poter appropriarsi degli strumenti.

È più chiaro seguire uno sviluppo di tematiche affrontate e tools sperimentati piuttosto che cercare lo sviluppo estetico formale di una corrente artistica.

Occorre fare delle scelte su dove vogliamo indirizzare lo sviluppo in corso e il ruolo degli artisti può essere importante per fornirci uno sguardo diverso da quello dominante delle solite grandi corporation.

Ci sono progetti che rendono argomenti complessi accessibili a tutti, perché tradotti nel linguaggio dell’arte che si svincola dal linguaggio tecnico pur muovendosi negli stessi territori. E non è nemmeno il linguaggio spesso autoreferenziale di molta arte contemporanea, perché nell’arte digitale abbiamo a che fare con opere che vanno direttamente al punto di situazioni che tutti stanno realmente vivendo.

Penso a progetti sulle fake news, sulla sorveglianza, sulle trasformazioni del corpo, delle relazioni umane mediate dalla macchina, sulla trasformazione e rappresentazione dello spazio.

In questo momento assumono un ruolo centrale le ricerche sulle intelligenze artificiali e sulle loro applicazioni di massa, come nel caso del face detection che si sta rivelando uno strumento con un impatto potenzialmente devastante nelle nostre vite. E in anche su queste tematiche ci sono puntualmente le risposte, o almeno le domande, poste dagli artisti.

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