Cómo el uso del aprendizaje automático para analizar imágenes artísticas ha revivido el formalismo en la historia del arte, ofreciendo una oportunidad de oro para que los historiadores del arte y los informáticos aprendan unos de otros.

Si bien el formalismo es una herramienta esencial para los historiadores del arte, gran parte de la historia del arte reciente se ha centrado en los aspectos sociales y políticos del arte. Sin embargo, ahora los historiadores del arte están adoptando métodos de aprendizaje automático para desarrollar nuevas formas de analizar lo puramente visual en conjuntos de datos de imágenes artísticas. Amanda Wasielewski utiliza el término «formalismo computacional» para describir este uso del aprendizaje automático y las técnicas de visión por computadora en la investigación histórico-artística. Al mismo tiempo que los historiadores del arte analizan las imágenes artísticas de nuevas maneras, los informáticos las utilizan para experimentos de aprendizaje automático y visión por computadora. Su investigación, afirma Wasielewski, se enriquecería enormemente con la inclusión de cuestiones humanísticas.

El objetivo principal de aplicar técnicas computacionales como el aprendizaje automático a conjuntos de datos artísticos es automatizar el proceso de categorización mediante métricas como el estilo, un concepto históricamente complejo en la historia del arte. Tras analizar una trayectoria de quince años en la categorización de imágenes y la creación de conjuntos de datos artísticos en los campos del aprendizaje automático y la visión artificial, Wasielewski examina técnicas de aprendizaje profundo que permiten tanto crear como detectar falsificaciones en el arte. Investiga ejemplos de análisis histórico-artístico en los campos de la informática y las ciencias de la información, situando esta investigación en el contexto de la historiografía del arte. Asimismo, plantea interrogantes sobre qué obras de arte se seleccionan para su digitalización y, de las obras nacidas en formato digital, cuáles logran integrarse en el canon del arte de élite.

 REGRESO A LA FORMA

En enero de 2018, una aplicación desarrollada por Google Arts and Culture se volvió viral en las redes sociales, ofreciendo responder a la pregunta: «¿Está tu retrato en un museo?». Era el gancho perfecto para atraer a nuevos usuarios a una aplicación principalmente educativa. Combinando un capricho saludable con una fácil participación personalizada, ascendió rápidamente al número uno tanto en Google Play como en la App Store de Apple. El elemento viral de la aplicación era su función de «selfie artística», que invita al usuario a subir una imagen de su rostro y compararla con un retrato pintado gemelo entre las obras de la colección digital de Google. Cada par de imágenes aparece con una determinación porcentual de cuán estrechamente coinciden las dos. En otras palabras, era un ejercicio clásico de comparación automatizada de imágenes mediante aprendizaje automático. Google lo promocionó como «una forma lúdica de descubrir el arte». Sin embargo, no pasó mucho tiempo antes de que comenzaran a surgir preocupaciones con respecto a la privacidad del usuario. Aunque Google negó que la aplicación se utilizara para algo más que para emparejar rostros con obras de arte, algunos comentaristas en línea, no obstante, se preocuparon de que se estuviera utilizando para entrenar los algoritmos de reconocimiento facial de Google o que Google estuviera almacenando datos de imágenes para aplicaciones futuras.

Para el público en general, las obras de arte históricas en los principales museos —tal como las representa Google Arts and Culture— tienen una imagen en gran medida despolitizada. Las instituciones públicas cultivan esta imagen del arte, correcta o incorrectamente, para atraer a una audiencia grande y diversa de visitantes a sus colecciones. De manera similar, los desarrolladores urbanos despliegan el arte en las ciudades como un medio de «artwashing» (lavado de imagen a través del arte) de vecindarios en proceso de gentrificación y hacerlos más aceptables para los gustos de la clase media. Esta aceptabilidad es un aspecto útil de las imágenes de arte para los investigadores de inteligencia artificial (IA) también, quienes operan en una esfera cada vez más politizada. El uso aparentemente benigno del arte en tales contextos significa que ejercicios como, por ejemplo, el reconocimiento facial pueden no generar inicialmente tanta sospecha como lo harían en otros contextos. Sin embargo, dadas las implicaciones de la investigación en IA para el campo de la historia del arte y su creciente impacto en las colecciones e instituciones artísticas, es vital que los historiadores del arte comprendan y aborden críticamente cómo las políticas de la IA se extienden hacia la disciplina.

«IA» es un término paraguas para los métodos contemporáneos de automatización digital que organizan y encuentran patrones dentro de la gran cantidad de datos que producimos. La implicación de un término como IA es que las máquinas inteligentes son capaces de pensar, razonar y adaptarse de maneras que reflejan el comportamiento de los organismos biológicos. Sin embargo, las aplicaciones en el mundo real de las técnicas contemporáneas de IA están mucho más limitadas en alcance de lo que la ciencia ficción nos ha condicionado a creer. Por esta razón, en general, no me refiero a los métodos computacionales discutidos en este libro como IA. En su lugar, hablo de aprendizaje automático, un término que enfatiza la cualidad reflexiva del procesamiento algorítmico contemporáneo, y de visión por computadora, un término que apunta a los métodos de reconocimiento de patrones aplicados a las imágenes.

Las imágenes de arte están siendo analizadas de nuevas maneras que exigen el escrutinio de los historiadores del arte. El objetivo principal de este libro es, por lo tanto, traer la investigación en informática relacionada con el arte de vuelta al seno de la historia del arte. En otras palabras, investigo estos estudios computacionales desde la perspectiva de la historia y la teoría del arte. El objetivo secundario es introducir a informáticos, humanistas digitales y otros investigadores o estudiantes que trabajan activamente con el análisis computacional de imágenes a algunas de las teorías y métodos de la historia del arte que pueden ayudar a comprender su trabajo. Como parte del proceso de desarrollo de nuevos métodos de análisis visual, los investigadores necesitan abordar cuestiones humanísticas y comprender la historiografía en la que se insertan sus métodos. Ya no pueden ignorar la montaña de críticas sobre el sesgo en los conjuntos de datos y los proyectos de aprendizaje automático que los científicos sociales y humanistas han publicado en los últimos años. En un sentido más amplio, este libro está motivado por el deseo de tender puentes entre las divisiones disciplinarias, no de manera superficial o somera —como es común—, sino tratando de entablar un diálogo crítico entre dos paradigmas de investigación radicalmente diferentes.

 PORQUE LEERLO

¿Alguna vez te has preguntado cómo «ve» una inteligencia artificial una obra de arte? En Computational Formalism: Art History and Machine Learning, Amanda Wasielewski nos sumerge en la fascinante y a veces conflictiva intersección entre la historia del arte y la visión por computadora. Lejos de ser un manual puramente técnico, este libro ofrece una crítica profunda y accesible sobre cómo los algoritmos clasifican, autentifican e incluso «crean» arte. Wasielewski introduce el concepto de «formalismo computacional» para describir cómo los métodos formalistas tradicionales—aquellos que se centran en las cualidades visuales y materiales de la obra—están resurgiendo potenciados por el aprendizaje automático, invitándonos a cuestionar la supuesta objetividad de las máquinas al analizar imágenes artísticas.

A través de casos de estudio reveladores —desde la aplicación de selfies de Google Arts & Culture hasta la creación de «nuevos» Rembrandts con impresoras 3D, o la detección de falsificaciones mediante redes neuronales—, la autora desmantela el mito de la inteligencia artificial como una entidad autónoma y neutral. En su lugar, nos revela que detrás de cada algoritmo hay sesgos, decisiones humanas y un contexto histórico ineludible, demostrando que la IA no reemplazará a los historiadores del arte, sino que transformará sus métodos. Este libro es una lectura esencial tanto para humanistas que buscan entender el impacto de la tecnología en su disciplina, como para científicos de datos y entusiastas de la IA que desean comprender las implicaciones éticas y culturales de su trabajo. Si quieres descubrir por qué la mirada de una máquina nunca podrá desvincularse completamente del factor humano, esta obra es para ti.

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