Continuum histórico e normatizações em acervos de arte e datasets

experimentos com inteligência artificial no museu paulista

Autores

DOI:

https://doi.org/10.20396/modos.v6i2.8667715

Palavras-chave:

Visão computacional, História da arte, Aprendizado de máquinas, Inteligência artificial, Museu paulista

Resumo

Este artigo apresenta um conjunto de experimentos no campo da História da Arte com tecnologias de Inteligência Artificial (visão computacional) realizados no âmbito do demonumenta, um projeto de pesquisa e extensão universitária que busca tensionar crítica e criativamente políticas públicas de memória. A partir do entendimento de que datasets (conjuntos de dados organizados) e acervos artísticos são práticas análogas, questionamos como trabalhar nesta intersecção para subverter os pressupostos normativos que caracterizam a organização de coleções de arte, bancos de dados e os discursos que suas ferramentas enunciam. Acreditamos que parte desta resposta está na ativação crítica de acervos públicos para reformular o modo como hoje treinamos as máquinas. Para tanto, elaboramos um dataset, com base nas obras do Museu Paulista da Universidade de São Paulo (USP) disponíveis no seu GLAM (Galleries, Libraries, Archives & Museums) nos projetos Wiki. A sistematização desse dataset foi a base para a realização de cinco experimentos analíticos com algoritmos de Inteligência Artificial. São eles: Naturezas Numéricas, Paisagens Possíveis, Arqueologia das Cores, Álbum Afirmativo e Ignorância Animada. Tais experimentos evidenciam o continuum colonialista que elabora a narrativa histórica a partir de parâmetros e padrões visuais normatizantes.

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Biografia do Autor

Bruno Moreschi, Universidade de São Paulo

Pós-doutorando da Faculdade de Arquitetura e Urbanismo da Universidade de São Paulo (FAUUSP).

Amanda Jurno, Universidade Federal de Minas Gerais

Doutora em Comunicação Social pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Pesquisadora do GAIA (Grupo de Arte e Inteligência Artificial), C4AI/ Inova Universidade de São Paulo e do REST-Universidade Federal de Minas Gerais.

Giselle Beiguelman , Universidade de São Paulo

Professora livre-docente da Faculdade de Arquitetura e Urbanismo da Universidade de São Paulo (FAUUSP). Coordenadoras do Grupo de Arte e Inteligência Artificial (GAIA).

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Publicado

2022-05-15

Como Citar

MORESCHI, B. .; JURNO, A.; BEIGUELMAN , G. Continuum histórico e normatizações em acervos de arte e datasets : experimentos com inteligência artificial no museu paulista. MODOS: Revista de História da Arte, Campinas, SP, v. 6, n. 2, p. 202–267, 2022. DOI: 10.20396/modos.v6i2.8667715. Disponível em: https://periodicos.sbu.unicamp.br/ojs/index.php/mod/article/view/8667715. Acesso em: 30 nov. 2022.

Edição

Seção

Dossiê - Novas, antigas, outras institucionalidades