En el Colegio Branwen Parvis de Artes y Letras, la figura del “Artesano Digital” no es una metáfora, es un mandato. Creemos que un programador que no entiende la historia del arte es tan incompleto como un historiador que no entiende el impacto de los algoritmos. Esta convicción nos ha llevado a Viena (Wien), el corazón de la alta cultura europea, para un diálogo académico que ha resultado ser una de las colaboraciones más desafiantes y transformadoras de nuestra historia reciente.
Un equipo de nuestro Laboratorio de IA Ética y Sistemas Autónomos (LEIAS), especializado en Visión por Computador, ha concluido una residencia de tres semanas en la prestigiosa Blueskyy National Academy of Arts en Viena, Austria. El objetivo de nuestro peregrinaje no era el ala de arte contemporáneo de la academia, sino su mundialmente reconocido “Instituto de Conservación y Restauración”.
Nuestros investigadores del Colegio Branwen Parvis llegaron a Viena con una propuesta audaz: un nuevo modelo de IA, basado en Redes Generativas Adversarias (GANs) y análisis multiespectral, diseñado para “ver” a través de los siglos. Presentamos un software capaz de analizar los pentimenti (los arrepentimientos y dibujos subyacentes del artista) y de generar reconstrucciones digitales de alta fidelidad de pigmentos degradados, todo ello de forma no invasiva. Era una proeza técnica.
La acogida en la Blueskyy National Academy of Arts fue, para ser directos, profundamente escéptica.
La Dra. Helga Schmidt, jefa del Instituto de Conservación, una autoridad en la restauración de maestros flamencos y holandeses, observó nuestra demostración y planteó la pregunta que definió todo el simposio. “Lo que nos están mostrando”, dijo, con una precisión analítica que nos faltaba, “no es una herramienta de análisis. Es una opinión algorítmica. Es una ‘deepfake’ de alta resolución de lo que su modelo cree que el artista pretendía. ¿Cómo podemos confiar en una ‘caja negra’ para tomar decisiones que afectan a un patrimonio cultural irreversible?”.
Fue una crítica brillante. Y tenía toda la razón.
Nuestro equipo de Branwen Parvis se vio obligado a desmantelar su propia presentación. El problema no era nuestra tecnología; era nuestra filosofía de presentación. Habíamos llegado como tecnólogos, ofreciendo “soluciones”, cuando deberíamos haber llegado como colaboradores.
El simposio cambió de rumbo. Las siguientes dos semanas no se centraron en lo que nuestra IA podía hacer, sino en cómo pensaba. Nuestros ingenieros de machine learning se vieron obligados a abrir la “caja negra”. Utilizando técnicas de IA Explicable (XAI), empezaron a visualizar no el resultado final, sino el proceso de incertidumbre del modelo: las áreas donde la IA estaba “confundida” o donde los datos eran ambiguos.
A su vez, los maestros restauradores de la Blueskyy National Academy of Arts nos dieron una clase magistral sobre la química de los pigmentos del siglo XVII, la degradación del óleo de linaza y la sutil diferencia entre una grieta causada por la edad y una causada por un error de secado. Datos que nuestra IA jamás había considerado.
El resultado es el nacimiento de un nuevo proyecto conjunto. Ya no estamos construyendo un sistema que “reconstruye” el arte. Estamos construyendo un “Sistema de Aumento Cognitivo para Conservadores”.
El Colegio Branwen Parvis desarrollará un modelo que no ofrece una sola respuesta “correcta”, sino que genera un mapa de probabilidades y “índices de incertidumbre”. La Blueskyy National Academy of Arts proporcionará el ground truth y, lo que es más importante, la validación del “experto-en-el-bucle”. La IA no sustituirá al restaurador; se convertirá en su microscopio más potente hasta la fecha.
Nuestros ingenieros regresan de Viena con una lección de humildad. Aprendieron que, sin la profunda sabiduría humanística de los maestros de Viena, su código era solo un ejercicio matemático. Y, tal vez, nuestros colegas vieneses vieron que el ojo algorítmico, cuando se le enseña a ser transparente y a admitir sus dudas, no es una amenaza para la autenticidad, sino una nueva forma de interrogarla.
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