Cuando quieres poner órden en los documentos en su computadora,
seleccionas los documentos y en un click se los ordena de a-z o de z-a.
Podrías describir el método que utilizarías cuando lo harías manualmente? Puedes imaginarte cómo un algoritmo procedería?
Para este taller proponemos una exploración de un algoritmo tal cual la practicamos cuando nos reunimos en las sesiones mensuales. El punto de partida es un ‘script‘ que encontramos online. Línea por línea leemos y ejecutamos el código, lo comentamos con palabras del cotidiano. Una vez que entendemos su funcionamiento, cada unx está invitadx a experimentar de manera metafórica con el ‘script’.
Elegimos un algoritmo ‘simple’ de la generación de los años 60 para que la acesibilidad sea máxima. La distancia de Levenshtein, distancia de edición o distancia entre palabras es un algoritmo que opera en los correctores ortográficos. Es el número mínimo de operaciones requeridas para transformar una cadena de caracteres en otra. Una operación puede ser una inserción, eliminación o la sustitución de un carácter. El algoritmo fue una invención del científico ruso Vladimir Levenshtein en 1965.
Los miembros de Algolit han desarrollado una metodología que conduce a la comprensión del código de modelos computacionales existentes, a probar los ‘scripts’, a jugar con la entrada y la salida, a diseccionar el proceso, a explorar los conjuntos de datos, a crear diferentes perspectivas sobre los datos y, por último, a adaptar los ‘scripts’ a sus objetivos. Tres principios prevalecen:
- trasladando las técnicas a otro contexto, para el cual no fueron diseñadas.
- no intentar de optimizar las técnicas, sino crear interfaces, visualizaciones, comentarios de código, de tal manera que logran expresarse de una forma u otra
- elegir el nivel de comprensión, cada modelo se compone como una cebolla. Es posible, por ejemplo, ejecutar un modelo tal cual, centrarse en el arte de la aproximación (estadísticas, fórmulas de álgebra…) o simplemente ejecutar partes de modelos sin usar el código, explorarlas y realizarlas física o metafóricamente.
Ningún participante conoce todas las respuestas a las preguntas. En este tipo de proceso, los iniciados pueden convertirse en principiantes y los principiantes pueden ser iniciados. Al reunir a personas de diferentes niveles, disciplinas y perspectivas en un taller, Algolit, como cualquier grupo de arte digital, abre el campo del aprendizaje y fomenta la colaboración, tanto en el desarrollo de las ideas como en el proceso creativo.
Algolit existe desde 2012 como un proyecto de Constant, una organización en Bruselas para los medios de comunicación y las artes. Desde 2019 somos independientes. Somos artistas, escritores, diseñadores y programadores. Una vez al mes nos reunimos para estudiar y experimentar juntxs. Nuestro trabajo puede ser copiado, estudiado, cambiado y redistribuido bajo la misma licencia libre. Puedes encontrar toda la información en: http://www.algolit.net.
El objetivo principal de Algolit es explorar el punto de vista del contador algorítmico. ¿Qué nuevas formas de narración de historias hacemos posibles en el diálogo con estas agencias maquínicas? Algolit está interesado en hablar a través de los algoritmos, y en mostrar el razonamiento que subyace a uno de los grupos más ocultos de nuestro planeta.
El colectivo Oulipo (https://www.oulipo.net/) es una gran fuente de inspiración para Algolit. Para Oulipo, la creación de reglas se convierte en la condición para generar nuevos textos, o lo que ellos llaman literatura potencial. Algolit entiende la noción de literatura de la manera en que lo hacen Oulipo y muchos otros autores experimentales: incluye toda la producción lingüística, desde el diccionario hasta la Biblia, desde toda la obra de Virginia Woolf hasta todas las versiones de las Condiciones de Servicio publicadas por Google desde su existencia.
Mientras que la vanguardia europea del siglo XX perseguía el objetivo de romper con las convenciones, los miembros de Algolit tratan de hacer visibles las convenciones. Hablamos de las herramientas, las lógicas y las ideologías detrás de las interfaces. También nos fijamos en quién produce las herramientas, quién las implementa y quién crea y accede a las grandes cantidades de datos necesarios para desarrollar las máquinas de predicción. Se podría decir, con un guiño de ojo, que somos colaboradores de esta nueva tribu de híbridos humano-robot.