Dernier d’une série d’expérimentations et d’explorations dans des réseaux neuronaux par Memo Akten, ce réseau neuronal profond préformé est capable de faire des prédictions sur l’entrée d’une caméra en direct – essayant de donner un sens à ce qu’il voit, dans le contexte de ce qu’il a vu avant.

Learning To See est une série de travaux en cours qui utilisent des algorithmes d’apprentissage machine de pointe comme moyen de réfléchir sur nous-mêmes et sur la façon dont nous donnons un sens au monde. L’image que nous voyons dans notre esprit conscient n’est pas une représentation directe du monde extérieur, ou de ce que nos sens délivrent, mais d’un monde simulé, reconstruit à partir de nos attentes et de nos croyances antérieures. Les réseaux de neurones artificiels s’inspirent vaguement de notre propre cortex visuel, regardent à travers des caméras de surveillance et essaient de donner un sens à ce qu’ils voient. Bien sûr, ils ne peuvent voir que ce qu’ils savent déjà. Tout comme nous.

Le réseau est formé sur des dizaines de milliers d’images extraites du projet Google Art Project, contenant des scans de collections d’art et de musées du monde entier. Il s’agit notamment de peintures, illustrations, croquis et photographies couvrant des paysages, portraits, images religieuses, scènes pastorales, scènes maritimes, illustrations scientifiques, peintures rupestres préhistoriques, images abstraites, peintures cubistes, peintures réalistes et bien d’autres encore.

L’œuvre fait partie de la ligne de recherche plus large de Memo Akten sur les préjugés cognitifs qui s’affirment, notre incapacité à voir le monde du point de vue des autres et la polarisation sociale qui en résulte.

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