Human versus Ai
Contexte
Il existe aujourd’hui des usines sans ouvrier. Les machines les ont remplacés, les algorithmes ont permis l’automatisation d’un grand nombre de tâches auparavant dévolues aux salariés. Dans une interview publiée le 17 novembre 2015 sur le site du Monde, le philosophe Bernard Stiegler prévenait : Bill Gates affirme que, d’ici vingt ans, les logiciels auront remplacé la plupart des emplois.
Si les postes de cadres ont jusqu’ici été relativement épargnés, les progrès de l’intelligence artificielle pourraient très prochainement frapper ces derniers. Alors que les débats sur la nécessité d’une transparence et d’une maîtrise publique des algorithmes (en particulier concernant l’information en ligne) se multiplient, on peut s’interroger sur le rôle que le concepteur, le designer, peut continuer à jouer.
Si nous nous contentons de raisonner en termes de problème/solution, une machine bien programmée et disposant d’une culture importante proposera sans doute en quelques secondes nombre de résultats plus avancés et plus complets que ce dont sera capable un être humain. Si nous pensons que le beau, l’émotion, le rire, la complicité humaine, l’erreur ont un rôle à jouer, alors il reste sans doute une petite place à nos designers dans cette société. (Caroline Bouige | étapes: 239)
Anti-Selfie Social Club
Nous partirons aussi du projet Anti-Selfie Club du studio interactif Moniker (Amsterdam) pour tester la reconnaissance visuelle sur des selfies. Ces selfies seront ensuite hackés en grande production avec la libraire OpenCV pour Processing. On partirait d’une base de 20 selfies par étudiants. Un total donc de 300 photos. Le tout sera envoyé sur la page FB de la section afin d’inonder (un tout petit peu) leurs serveurs et de faire « bugger » (un tout petit peu) leur propre intelligence artificielle ou « Machine Learning ». Celle-ci n’arriverait pas à reconnaitre les visage envoyés.
Exemple de processus
1/ Détection des visages
2/ Hacking basique
3/ Hacking personnalisé « FN Herstal »
Source Processing (+ OpenCv)
fromTo
L’idée de base est de récupérer un contenu avec textes, images, dessins, vidéos (ou pas) et d’utiliser à bon escient des logiciels basés sur l’AI (intelligence artificielle) afin de re(créer), détourner, hacker votre contenu. En fin de course, vous aurez un résultat totalement différent de celui que vous aurez récupéré d’origine.
Exemple: en partant d’une vieille K7 audio pirate pourrie de votre oncle punk ou d’un ancien View-Master sur l’expo universelle de 1958, vous obtenez une affiche géante interactive. Toutes les expérimentations génétiques les plus folles seront soutenues. À vous – bien entendu – d’en faire un résultat graphique et intellectuel solide.
Liens
- glossaire AI (numerama)
- AI dans les smartphones (RTBF)
- Moniker – Antie-Selfie Club
- Kim Asendorf – Selfie Template
- Intelligence artificielle, danger?
- robot journaliste au WP
- Deep Learning expliqué à ma grand mère
- Le Machine Learning avec TensorFlow
- Prisma
- Utilisez « Dictée » sur Mac
- L’IA, futur outil pour la prévention du cancer du sein?
- Big Brother – George Orwell
- En Chine, des caméras devinent qui sont les passants dans la rue
- Google met les vidéos YouTube au service de la recherche en intelligence artificielle
- LinkedI a développé une IA qui suggère des réponses à nos messages
- PornHub se lance dans le Machine Learning pour affiner son moteur de recherche
- Deep dream Google
- Gene Kogan, painting like…
- Gene Kogan, reconnaissance visuelle
- Dries Depoorter – UrlFrames
- Deep Face de Facebook
- De la « plasticité du visage numérique…» Vincent Duché
- WarGames (film)
- Minority Report (film)
- Terminator 1 (film)
Software
- Google traduction VS Deepl
- Google image
- Google Vision
- IBM Watson Visual Recognition
- Clarifai
- Microsoft Azure (face detection)
- DeepAI – Image Recognition
- Moniker – Anti-Selfie Club
- Librairie OpenCV pour Processing
- librairie p5.speech
- Tuto vidéo de Daniel Shiffman sur p5.speech
- libraire p5.RiTa
- Ryan Kennedy – dream learning
- Tesseract-ocr – Github
- Tracking the Millenium Falcon with Tensorflow
- This algorithm browses Wikipedia to auto-generate textbooks