Continuum histórico e normatizações em acervos de arte e datasets
experimentos com inteligência artificial no museu paulista
DOI:
https://doi.org/10.20396/modos.v6i2.8667715Palavras-chave:
Visão computacional, História da arte, Aprendizado de máquinas, Inteligência artificial, Museu paulistaResumo
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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