Unfolding Confusion (The Film)

Unfolding Confusion (The Film)

Gefaltete Fotografien, Videobänder aus persönlichen Archiven

Valencia 2023

Unfolding Confusion erforscht die Beziehung zwischen Zwillingen, Kunst und künstlicher Intelligenz durch eine Mischung aus autobiografischen, experimentellen und spekulativen Perspektiven.
Aufgrund ihrer starken Ähnlichkeit eignen sich Zwillinge besonders gut, um KI-Systeme auf ihre Genauigkeit, Unschärfe und Leerstellen zu testen, da sie die Schemabildung, d. h. das Erkennen durch Erkennen, als inhärenten Bestandteil der Wahrnehmung in Frage stellen.

Die nicht-lineare Erzählweise des Films schafft assoziative Verbindungen zwischen den verschiedenen Materialien. Diese reichen von VHS-Aufnahmen aus dem persönlichen Archiv über Machine-Vision-Modelle mit personalisierten Trainingsdaten bis hin zu Experimenten mit manipulierten Fotografien. Immer geht der Film der Frage nach, wie sich die Wahrnehmung des menschlichen Auges und die Architektur von KI zur Bilderkennung unterscheiden.

Meine vollständige Masterarbeit finden Sie unter den angegebenen Links in deutscher und spanischer Sprache. german & spanish

 

Beschreibung
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unfolding confusion, closeup
Beschreibung
Nach dem Falten des Fotos erkennt das ViLT-Sprachmodell (das Machine Vision Model von Stable Diffusion) nur eine Person

Unfolding Confusion explores the relationship between twins, art and artificial intelligence. through a mixture of autobiographical, experimental and speculative perspectives.
Due to their strong resemblance, twins are particularly suitable for testing AI systems for their accuracy, blurriness and blanks. They question schema formation, i.e. recognition by recognition, as an inherent component of perception.

The non-linear narrative style of the film creates associative connections between the different materials. These range from VHS recordings from the personal archive, machine vision models with personalized training data to experiments with manipulated photographs. The film always explores the question of how the perception of the human eye and the architecture of AIs for image recognition differ.