Jeroen van Loon

Biographie

Jeroen van Loon est un artiste néerlandais qui étudie et visualise la culture numérique sous l'angle de l'éphémère et de la permanence. Ses œuvres ont été exposées dans le monde entier, notamment au Centre Pompidou, à la Transmediale, à l'IDFA Doclab, à l'Aksioma et au Ming Contemporary Art Museum, et ont été acquises par la Verbeke Foundation et le Museum Helmond. Il a reçu le K.F. Hein Kunststipendium, a été nominé pour le New Technological Art Award (NTAA) 2022 et fait partie de l'agence Brave New World Speaking Agency. Van Loon vit et travaille à Utrecht, aux Pays-Bas.

performance

Reinforced Learning

Reinforced Learning est une installation vidéo combinant humour et réflexion critique pour remettre en question les scénarios de l'avenir de la robotisation et de l'IA. Elle utilise une IA à effets visuels pour remplacer les humains par des humanoïdes robotiques dans une série de "vidéos d'échec". Il en résulte une compilation de courtes vidéos dans lesquelles non pas nous, en tant qu'humains, mais cette fois des robots, faisons preuve d'une grande variété d'actions irrationnelles et inefficaces.
Ces vidéos présentent un avenir étrange dans lequel les robots imitent notre comportement illogique et défient notre croyance généralisée en leur capacité de perfection non humaine. L'idée sous-jacente à de nombreux scénarios pour l'avenir est qu'en collectant suffisamment de données, la réalité peut être interprétée et prédite, ce qui permet aux systèmes d'IA et aux robots "efficaces" de prendre en charge de grandes parties de notre réalité. Ces vidéos d'échec, courtes et amateurs, présentent l'exact opposé de ce futur possible, ce qui en fait un tremplin parfait pour critiquer et saper ces scénarios d'avenir.
Le titre "Reinforced Learning" (apprentissage renforcé) provient du domaine de l'apprentissage automatique, dans lequel les algorithmes apprennent en imitant des actions spécifiques. L'algorithme reçoit une récompense lorsqu'il réussit à imiter l'action prévue. Ce travail montre des robots qui apprennent à partir d'un "mauvais" input : l'imperfection humaine.

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Tous
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