Site-Museu

Este projeto tem como objetivo principal pesquisar diferentes aspectos da arquitetura digital de instituições de arte por meio de ações práticas, estudo de casos reais e pesquisa bibliográfica. A pesquisa é impulsionada pelo crescente movimento de virtualização das instituições de arte nas últimas décadas. A base principal dessa pesquisa vem sendo realizada junto à equipe do MAC USP, que historicamente tem se estabelecido como um espaço de vanguarda da desmaterialização e digitalização da arte no país. Outras ações relativas ao projeto são: A expografia da exposição para o seminário online da pós graduação do Instituto de Artes da UNESP, Emergências*, 2020; O estudo da equivalência entre design editorial e online, com o desenvolvimento de ao menos um livro-exposição; Outros projetos de exposições online; A produção de artigos científicos dedicados aos temas principais e adjacentes à pesquisa. Participantes: Andrey Koens, Giselle Beiguelman e Bruno Moreschi.

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Visão Computacional em contextos artísticos
Still do filme Recoding Art.

Visão Computacional em contextos artísticos

Conjunto de experiências acadêmicas e artísticas com o interesse de investigar o comportamento de AIs comerciais diante de imagens de obras de arte e contextos artísticos. Como estas ferramentas não estão treinadas para classificar conteúdos artísticos, imprecisões são frequentes e, muitas vezes, nos oferecem algoritmos que nivelam a subjetividade artística à lógica capitalista ou mesmos resultados poéticos pertinentes ao campo da crítica institucional. O primeiro projeto ocorreu em 2018 no museu holandês Van Abbemuseum e foi conduzido por Gabriel Pereira e Bruno Moreschi, antes mesmo do surgimento do GAIA. Os resultados foram: Curta-metragem Recoding Art. Artigo acadêmico (pre-print) Ways of Seeing with Computer Vision: Artificial Intelligence and Institutional Critique. Capítulo da publicação Deviant Practice 2018-19. Com o início do GAIA, experiências com a coleção do Museu de Arte Contemporânea de Barcelona - MACBA (no contexto do evento CtrlZ.AI, Flowers by Bornay, Barcelona) e a do…

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Afetando Tecnologias, Maquinando Inteligências
Um dos workshops no espaço do GAIA.

Afetando Tecnologias, Maquinando Inteligências

Evento realizado de 5 a 7 de fevereiro no GAIA e no Instituto de Estudos Avançados da USP. Foram três dias de apresentações e trabalhos coletivos com pesquisadores da arte e Inteligência Artificial, com ênfase naqueles que pesquisam em contextos do Sul Global. Este projeto teve apoio do Center for Arts, Design and Social Research e Pedro Barbosa. O seminário e os workshops foram gratuitos e abertos ao público. Uma publicação e um website com as discussões realizadas no evento serão lançados até final de 2020. Organizadores: Katherine Ye, Dalida Maria Benfield, Gabriel Pereira e Bruno Moreschi. Palestrantes: Silvana Bahia (Olabi), Sabelo Mhlambi (Berkman-Klein Center e Carr Center for Human Rights), Jennifer Lee (ACLU Washington), Didiana Prata (FAUUSP), Giselle Beiguelman (FAUUSP), Katherine Ye (Microsoft Research), Amanda Chevtchouk, Tais Oliveira (Núcleo de Estudos Africanos e Afro-brasileiros), Dalida Maria Benfield (CAD+SR), Rafael Grohmann (Unisinos), Gabriel Pereira (Universidade…

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Design dissidente nas redes sociais
Interface do Calendário Dissidente.

Design dissidente nas redes sociais

Pesquisa de doutorado de Didiana Prata em desenvolvimento no curso de Pós-Graduação em Design da FAUUSP, sob orientação da Profa. Dra. Giselle Beiguelman, e sendo parcialmente realizada no GAIA, sob coordenação do Prof. Dr. Fabio Cozman. O projeto aborda as narrativas visuais dissidentes no Instagram e pretende investigar seu vocabulário estético a partir de imagens que circularam na plataforma durante as eleições presidenciais brasileira de 2018 até o primeiro ano de gestão de Jair Bolsonaro. A pesquisa inclui um conjunto de experimentos, como o Calendário Dissidente. Participantes: Didiana Prata, Giselle Beiguelman, Fabio Cozman, Vinicius Ariel dos Santos, Gustavo Polletti (Poli - USP), Vinicius Akira Imaizumi (Poli - USP)  e Marcelo Vilela Gusmão (desenvolvedor independente).    

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Trabalhadores brasileiros no Amazon Mechanical Turk
Stickers mais usados pelos turkers brasileiros que participarem desta pesquisa.

Trabalhadores brasileiros no Amazon Mechanical Turk

  Artigo acadêmico para a revista Revista Contracampo - Brazilian Journal of Communication (v. 39, n. 1, 2020) do Programa de Pós-Graduação em Comunicação da Universidade Federal Fluminense (PPGCOM/UFF), edição de Rafael Grohmann (Unisinos) e Jack Qiu (Chinese University of Hong Kong). Contribuindo para os estudos sobre trabalho em plataformas digitais no Sul Global, este artigo apresenta resultados de uma pesquisa por questionário distribuída para 149 trabalhadores brasileiros na plataforma Amazon Mechanical Turk (AMT). Começamos oferecendo uma visão demográfica dos turkers brasileiros e sua relação com o trabalho em geral. Assim como estudos anteriores de turkers nos EUA e na Índia, a AMT oferece más condições de trabalho para os turkers brasileiros. Outros resultados que discutimos incluem: uma grande quantidade de entrevistados afirmou estar em situação de desemprego formal por um longo período de tempo; a importância relativa do pagamento que recebem para a sua…

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Exch w/ Turkers
Página inicial do projeto.

Exch w/ Turkers

  Em parceria com a plataforma de arte on-line aarea, o GAIA foi parceiro deste projeto que evidencia o papel de humanos na Inteligência Artificial e suas condições de trabalho. Embora frequentemente apresentadas como automáticas e autônomas, a IA depende do trabalho de muitos humanos. Para isso, foi criado um website interativo (inicialmente hospedado por 20 dias no domínio do aarea e, agora, de forma estática), onde foi possível conversar com algumas dessas pessoas que realizam Human Intelligence Tasks (HITs), pequenas tarefas utilizadas para treinar sistemas de IA. Este trabalho é marcado por uma lógica de pertencimento nulo diante do que que se constrói e de baixíssima remuneração – características que o projeto discutiu com esses trabalhadores, assim como especulou possíveis novas formas para a realização dessas atividades. Uma publicação digital e impressa será realizada até o segundo semestre de 2020, com coedição dos cinco…

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Democratizando o Aprendizado de Máquina
Registro de parte do website em construção.

Democratizando o Aprendizado de Máquina

Projeto PIBIC de Iniciação Científica intitulado Democratizando o Aprendizado de Máquina do graduando Lucas Nunes (Ciências Moleculares USP), com orientação de Bruno Moreschi (FAUUSP) e Fabio G. Cozman (Politécnica USP). O objetivo é criar um material complementar de ensino para graduandos no campo do aprendizado de máquina e IA. Foi identificado que grande parte do que se aprende no campo se dá a partir de um curso on-line do Coursera e aqui se pretende oferecer novas perspectivas de ensino, incluindo referências mais relacionadas ao Sul Global e que também discuta as implicações sociais dessas práticas e ferramentas. O resultado será uma plataforma web com tópicos interativos de leitura acessível e conteúdo totalmente gratuito. Participantes: Lucas Nunes, Bruno Moreschi e Fabio G. Cozman.        

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Sinestesia_computacional
Estudos para transformar imagens digitais em sons.

Sinestesia_computacional

O projeto Sinestesia_computacional: entre a visão computacional e a composição algorítmica é composto por uma série de especulações iniciadas segundo o conceito de transdução de sinal entre informação digital e estímulo sensível. Neste trabalho, subvertemos o conceito, que se refere originalmente à transferência de material genético entre células a partir de um intermediário, para utilizá-lo como uma “tradução simbólica” entre código binário (imagens digitais) e parâmetros sonoro/musicais (altura, duração, amplitude e timbre). Os experimentos composicionais também tangem a noção de sinestesia entre visão e audição porque provocam uma espécie de tradução afetiva entre as linguagens visual e sonora. Um exemplo é o processo composicional na obra antropofagia(a_person_sitting_on_a_chair), que se apoia em dois eixos. Primeiro, traduzimos simbolicamente os vetores dos pixels da imagem em valores numéricos, que em seguida foram processados por um sintetizador sonoro. Segundo, utilizamos classificadores de conteúdo de inteligências artificiais comerciais (como Google,…

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Encontros de Leituras do GAIA

O grupo se reúne quinzenalmente para discutir textos e outros materiais relacionados à arte, tecnologia (com ênfase na subárea de Inteligência Artificial) e sociedade. Participantes, materiais já discutidos e calendário aqui. Coordenadores: Gabriel Lemos e Bruno Moreschi.  

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Empirical Accuracy Law (EAL) para tradução sequencial
Parte da cadeia de traduções realizada na pesquisa.

Empirical Accuracy Law (EAL) para tradução sequencial

  Nessa pesquisa, foram realizados diversos experimentos com tradução sequencial de máquina, a partir do Google Translate. Os experimentos consistiam em fazer traduções sequenciais e, ao longo de 280 traduções (usando diversos idiomas disponíveis), avaliar o comportamento do texto traduzido. No artigo acadêmico An Empirical Accuracy Law for Sequential Machine Translation: the Case of Google Translate, os autores verificaram uma recorrência inédita no campo: o fato de que a acurácia de tradução pode ser representada por uma lei matemática. Essa lei permite prever o comportamento das cadeias de tradução, criando mecanismo mais eficientes de tradução para um mundo cada vez mais dependente de dispositivos automatizados de idiomas. Também a partir desta investigação é possível compreender a lógica da tradução automática se relaciona com práticas como a de consumo, já que grande parte dos nomes próprios se tornam nomes de marcas e produtos ao longo dos…

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