DÉJÀ-VU

Quando la macchina fotografica e l'occhio cominciano ad essere sostituiti dagli algoritmi e dall'intelligenza artificiale, occorre ripensare il ruolo delle immagini e del patrimonio artistico che fino ad ora hanno contribuito a costruire la nostra sensibilità. Déja-Vu - per la prima volta in Italia - è un progetto che consiste nell'applicare la tecnologia delle reti neurali generative ad un dataset costituito da immagini di tutte le opere appartenenti alla collezione del Museo del Prado. Attraverso un processo di deep learning, un algoritmo GAN (Generative Adversarial Network) determina i modelli che si ripetono più spesso ed è in grado di produrre nuove opere in continuità plastica con quelle già esistenti. Questo nuovo "artista", una volta formato, costituisce un universo infinito e continuo di possibilità, uno spazio latente. Ogni immagine creata è in realtà un punto di questo spazio. Da un lato, quindi, si interpella la nozione di artista e, dall'altro, scopriamo che in questo processo generativo la cosa più interessante sono gli errori del sistema stesso, le prove fallite, le prove intermedie, l'inconscio tecnologico che nasce dagli incidenti. Arte e creatività sono solo imitazione di gesti che sono sempre anteriori, mai originali. Il significato di un'immagine non sta nella sua origine, ma nel suo destino. In una certa misura, tutto è un déjà-vu.

Joan Fontcuberta e Pilar Rosado

Joan Fontcuberta

Nasce nel 1955 a Barcellona, in Spagna.

Vive e lavora a Barcellona, in Spagna.

Joan Fontcuberta ha sviluppato un’attività artistica e teorica incentrata sui conflitti tra natura, tecnologia, fotografia e verità.

Recentemente, ha cominciato ad esplorare la nuova cultura visiva alla luce dell’impatto degli strumenti tecnologici e dell’intelligenza artificiale.

Pilar Rosado

Nasce nel 1965 a Barcellona, in Spagna.

Vive e lavora a Barcellona, in Spagna.

Pilar Rosado ha conseguito un dottorato in belle arti e un master in biologia. La sua ricerca artistica vede l'utilizzo dell'intelligenza artificiale, nello specifico del Machine Learning, che viene applicata nella revisione di memorie visive collettive e nella creatività artificiale.

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EN Version

When the camera and the human eye are starting to be replaced by algorithms and artificial intelligence, it is necessary to think once again at the role that pictures and artistic heritage have played to build our sensibility. Déjà-vu - for the first time in Italy - is a project which involves applying the technology of generative neural networks to a dataset made of pictures related to the whole collection exhibited at Museo del Prado. Through a deep learning process, a GAN algorithm (Generative Adversarial Network) is able to capture those often repeated models and to replicate new plastic continuity works with the ones already existing. This new “artist”, once created, represents an endless and ongoing universe of possibilities, a latent space. Each developed picture is, in actual fact, a dot on this space. On the one hand, therefore, it is questioned the artist’s notion. On the other hand, we find out that in this generative process the most interesting thing is the mistakes of the process itself, the failed trials, the intermediate tests, the technological unconscious which arises from accidents. Art and creativity are just imitations of gestures, which are always anterior but never original. The meaning of a picture is not found in its root, but in its destiny. Somehow, everything is a déjà-vu.

Joan Fontcuberta and Pilar Rosado

Joan Fontcuberta

Born in 1955 in Barcelona, Spain.

Lives and works in Barcelona, Spain.

Joan Fontcuberta has developed an activity both artistic and theoretical centered on the conflicts between nature, technology, photography and truth. Recently, he explores the new visual culture in the light of the impact of technological tools and artificial intelligence.

Pilar Rosado

Born in 1965 in Barcelona, Spain.

Lives and works in Barcelona, Spain.

Pilar Rosado holds a doctorate in fine arts and a master's degree in biology. Her artistic research involves the application of machine learning technologies to the revision of collective visual memory and artificial creativity.