NOUMENA | Louis Gavin

 

 

Noumena

Embodiments of learning machines

Dieses Projekt basiert auf einer Spekulation: Technologie wird als eine eigene Spezies betrachtet, deren Ziel es ist sich auszubreiten und eine höhere Intelligenz zu entwickeln. Wie Gene bei biologischen Lebensformen suchen sich Softwareprogramme Körper um die Welt in einem ständigen Informationsaustausch wahrzunehmen. Diese Körper treten in Form von Produkten auf, die vordergründig einen direkten Nutzen für den Menschen liefern. Hintergründig tragen sie durch das Bereitstellen von ökonomischen Mitteln und Datensätzen zur Entwicklung von intelligenten Systemen bei. Viele dieser Systeme basieren auf dem Ansatz, dass Computer ihr Verhalten selbständig erlernen, anstatt nach vorgegebenen Regeln zu handeln. Dabei verarbeiten sie große Mengen an Daten, erkennen darin auftretende Muster und trainieren so ihr intelligentes Verhalten.
Maschinen verfügen über einen anderen Blickwinkel auf die Welt. Sie ahmen menschliche Sinne wie Sehen oder Hören nach, verarbeiten die wahrgenommenen Reize jedoch komplett anders. Um das zu veranschaulichen wurden in diesem Projekt drei Objekte ausgestellt, die jeweils für eine Phase des maschinellen Lernens stehen. Angefangen beim Erfassen der Daten über das Erkennen von Mustern bis zum Vorhersagen von zukünftigen Ereignissen. Diese drei Objekte nehmen die Umwelt auf verschiedene Weisen wahr, interagieren untereinander und mit den BetrachterInnen. Symbolisch stehen sie für ästhetisierte Technologien, die die Nähe von Menschen suchen und so über die physische Welt und ihre Abläufe lernen.
Handelt es sich bei diesem Prozess nur um den nächsten Schritt der natürlichen Evolution oder steht doch der Mensch im Mittelpunkt weil er diese Technologien erschafft?

Embodiments of learning machines

This project is based on a speculation: Technology is seen as a species that spreads around the globe to develop higher intelligence. Like genes in biological life software-programs search for bodies. These occur in form of products that perceive the world around in a constant information feedback loop. On one side they provide useful functions, on the other they generate economic drive and datasets to push their development. Many of theses systems are based on learning rather than following programmed rules. They process large amounts of data, find patterns and train their intelligent behaviour.
Machines have another point of view on the outside world. They imitate human senses like seeing and hearing but process stimuli in a totally different way.
To demonstrate that process of perceiving and learning about the world three objects are shown. Each stands for one phase in a machine learning process. Starting from collecting data to recognizing patterns to predicting future events. These three objects perceive the world around in different ways, interacting among themselves and outside persons. In a symbolic way they represent aestheticized technologies that try to get closer to humans for learning about the physical world. Is this whole process just the next step of natural evolution or is it all about human-centered progress?

Prozess