Red de Investigación de la Imagen

En la era de la información, la percepción de la imagen ya no es tan sólo un proceso cognitivo corporal. Los algoritmos computacionales ejercen un papel significativo en la fuente de información de la generación de imágenes, gestión, distribución y recepción. A continuación hay unos pocos ejemplos que ilustran cómo las imágenes y sus algoritmos asociados conllevan nuevos desafíos.

·  En 2015, Google mostró su software “Deepdream” para visualizar las redes neurales artificiales internas para el reconocimiento de imagen. Los codificadores creativos adoptaron este software para generar imaginería alucinatoria y psicodélica que fuera simultáneamente real y surreal. ¿Puede el software reclamar para sí la originalidad de dichas imágenes artificiales?

·  En febrero de 2018, los diarios digitales internacionales recogieron una foto de una policía china que llevaba unas gafas de sol con una cámara de seguridad incorporada, añadiendo que el dispositivo estaba equipado con tecnología de reconocimiento facial para identificar criminales sospechosos en medio de una multitud. ¿Se hará realidad en un futuro la trama de la famosa película de ciencia ficción Minority Report?

·  Una controvertida inteligencia artificial de lectura fisionómica del rostro demostró la capacidad para predecir ideas políticas y otros rasgos personales a partir de los rasgos faciales. En los próximos años, ¿los algoritmos de aprendizaje de la máquina podrán comprendernos mejor de lo que nos entendemos a nosotros mismos?

Afrontando tales desafíos, nos hemos vuelto progresivamente dependientes del uso de las redes sociales para guardar las imágenes de nuestra vida cotidiana, tanto a nivel individual como colectivo. Al mismo tiempo, el diseño de las estrategias organizacionales de información, como hashtag, relaciones personales y datos geográficos, ayudan a conformar el modo en que almacenamos y recuperamos gran cantidad de imágenes. Por otra parte, hay algoritmos más sofisticados de aprendizaje para que la máquina pueda reconocer y clasificar nuestras imágenes con una precisión que excede en mucho nuestra capacidad humana. La supervisión de la actividad de aprendizaje de la máquina se realiza actualmente por medio de grandes corporaciones, gobiernos e instituciones académicas. Puede que haya llegado el momento de sopesar si hemos de poner dicha supervisión bajo escrutinio público. El tema anual del Congreso sobre la Imagen pretende suscitar respuestas y discusiones críticas sobre el modo en que tratamos la imagen en la era de la información y las inteligencias artificiales.