MARTA DI FRANCESCO
[REINO UNIDO- UK, 2020] 2′ 30″
Sibyl explora la profecía autocumplida de la predicción. Como el aprendizaje automático permite que la inteligencia artificial haga predicciones mejores y más rápidas, podemos argumentar que estos son un espejo en un espejo, en lugar de una predicción. Sibyl realiza una danza repetitiva en la que cada movimiento comienza y termina de la misma manera, representando el reflejo de la previsibilidad de la IA. Sibyl es un bucle de video de un solo canal, creado mediante la fusión de técnicas de captura volumétrica, procesamiento de video y StyleGAN, en el que se ha entrenado a un modelo basado en un gran conjunto de datos de imágenes similares, para obtener una similitud no tan sorprendente con el conjunto de datos original. La intención y la intervención están presentes y son necesarias no solo al comienzo del proceso, sino al final del mismo, a través de un minucioso y laborioso proceso digital pero manual controlado marco por cuadro. La intervención posterior a la GAN es clave para la pieza, un trabajo generado por GAN que se obtiene a través de una «predicción» de la intención inicial, seleccionando un modelo de datos específicamente restringido, que generaría resultados aparentemente atractivos. La única forma de cuestionar el ciclo de aprendizaje automático es a través de una intervención manual que no solo establece el proceso, sino que también lo cierra. Desafiando la idea de un proceso sorprendente y algo anónimo de aprendizaje automático, por el cual incluso el nombre no incluye el proceso de enseñar a esas máquinas a «aprender», a pesar de que la IA y el aprendizaje automático siguen siendo el proceso de un humano proceso creativo, y no una fuente autónoma de respuestas inexplicables y sorpresas. En tiempos de obsesión con las predicciones y la retrospectiva, uno se pregunta si es más importante aprender a hacer mejores preguntas, en lugar de relegar el papel de la imaginación
a lo irreal y a la fantasía, en lugar de preprogramar las respuestas de las máquinas, que regurgitan resultados predecibles sin una persistencia extendida hasta el infinito. La capacidad de numerar y de limitar la realidad en datos está complicando las fronteras con el soñar, el desvanecerse, el desear e imaginar, creando un vacío de espacio de tiempo en el que un espejo se refleja en otro espejo, tragándose en un vacío eterno.
Sibyl explores the self-fulfilling prophecy of prediction. As machine learning allows artificial intelligence to make faster, better predictions, we can argue that these are a mirror in a mirror, rather than a prediction. Sibyl performs a repetitive dance in which every movement starts and ends in the same way, representing the looping mirroring of AI predictability. Sibyl is a single channel video loop, created by merging volumetric capture techniques, video processing and StyleGAN, in which a model has been trained based on a large data set of similar images, in order to obtain a not-so surprising similarity with the original data set. The intent and intervention are present and necessary not only at the beginning of the process, but at the end of it, through a minutious and laborious digital but yet manual controlled frame by frame process.The post GAN intervention is key to the piece, a generated work that is obtained through a “prediction” of the initial intent, by selecting a specifically restricted data model, that would generate seemingly looking results. In times of an obsession with predictions and hindsight one wonders whether it is more important to learn to ask better questions, instead of relegating the role of imagination to the unreal and to fantasy, instead of pre programming
answers from machines, that regurgitate predictable outputs with no out-stretched lingering to the infinite. The capacity to number and limit reality into data, is hardening the borders with dreaming, vanishing, wishing and imagining,creating a time space vacuum, in which a mirror is reflected in another mirror, swallowing itself in an eternal void.