Про железо

Agoston Nagy - венгерский генеративный художник, программист, изучающий визуализацию данных, когнитивные вычисления и сонификацию (процесс, который переводит данные - data - в звук). Преподает креативные технологии в MOME (Университет дизайна и искусств имени Ласло Мохой-Надя в Будапеште). Основатель коллектива Binaura, который занимается креативным кодингом и алгоритмическим искусством.

Целью текста является понимание генеративных интенций и методологий визуальных искусств с эпистемологической точки зрения путем представления примеров произведений искусства, алгоритмического мышления и когнитивных аспектов сложных систем и механизмов принятия решений.
Постоянно растущая сложность нашего времени бросает нам вызов. Дэйв Сноуден создал полную систему (framework) для анализа и понимания систем вокруг и внутри нас. Это особенно полезно во времена повторяющихся проблем, таких как пандемии, чрезвычайные экологические ситуации, кризис цепочки поставок и социальный коллапс.

Чтение генеративного искусства во многом напоминает тактику понимания динамических сложных систем. На уровне восприятия генеративные структуры могут выглядеть как сложные зрительные системы, которые могут одновременно казаться и знакомыми, и инопланетными.

На таксономическом уровне (уровне классификации сложных иерархических систем) эти системы можно понять на уровне их основных поведенческих механизмов, на уровне функций, инструкций и алгоритмических стратегий.

Затем есть еще один слой интерпретации, который включает в себя гораздо более широкий контекст, где играют роль история культурной сцены, внешние и внутренние установки произведений и художника, социальная и политическая интеграция. В этом тексте рассматриваются некоторые из этих атрибутов с акцентом на эпистемологический подход.

ДОСТУП

На уровне восприятия возникают новые формы медиа, нетрадиционные платформы, невиданные ранее форматы, различные выражения и соответствующие тенденции. Поскольку мы видим трансформацию продолжительности человеческого внимания в сочетании с новыми механизмами выбора и системами рекомендаций, одним интересным аспектом перцептивного наблюдения станет само время.

Мы можем видеть возникающую тенденцию сжатия и уменьшения сфокусированного внимания, возможно, это стало стратегией выживания в нашей перенасыщенной окружающей среде. Несколько десятилетий назад мы проводили много часов, наблюдая за одним изображением, поэтому личные отношения с этими артефактами развивались в рамках длительного, постепенно разворачивающегося субъективного процесса.

По мере того как адаптивные медиа стали широко распространены и стали более доступными благодаря персонализации и микровзаимодействиям, мы находимся на этапе перехода к потреблению гораздо большего количества материала с меньшим количеством личного контакта с ним.
Мы шаг за шагом формировали наши культурные корни, чтобы понимать картины, фотографии и рисунки, посредством постоянного всестороннего обсуждения культурных областей и событий. Теперь, переходя от чисто физических объектов к гибридным сетевым медиа с цифровой подписью, мы должны интегрировать системное мышление, динамические свойства, условные структуры, даже теорию игр и стратегии спекуляций, основанные на фактических данных, в наши когнитивные ресурсы. Это приводит ко второму уровню чтения генеративных произведений искусства.

На таксономическом уровне генеративное произведение состоит из различных автоматизированных и функциональных методологий. Информатика, математика, физика, гештальт, социальная инженерия — все это стало частью арсенала художника.
Генеративное искусство обычно включает в себя алгоритмы: от самых простых форм (сложение двух чисел) до более сложных комбинаций методов (с использованием предварительно обученных моделей машинного обучения, запускаемых несколькими машинами независимо).

Алгоритм изначально предназначен для описания решения проблемы, поэтому, когда мы видим цвета, формы и очертания картины, мы также можем видеть намерение, вариативность, поле символических возможностей за их фактической конфигурацией, в зависимости от уровня нашего знакомства с алгоритмами.

Изображения создаются с помощью текстового кода, поэтому исходные формулировки точных шагов создания изображения можно проследить до дискретных элементов в системе. Доступность и прозрачность этих элементов определяют наш опыт наблюдения за этими проектами. Характер кода, на котором был создан проект (открытый/закрытый исходный код), качество и структура базовых наборов данных (публичный/частный контроль) являются активными компонентами целого, частью которого является конкретное изображение.

Сегодня прозрачность и отслеживаемость становятся все более проблематичными, поскольку мы видим широкое признание и монетизацию закрытых «черных ящиков», подобных инструментам искусственного интеллекта, где ни художник, ни аудитория не имеют доступа к данным и алгоритмам, которым была обучена система. Однако хорошо знакомый с алгоритмами человек может понять генеративное произведение искусства гораздо глубже, чем человек без таких навыков.

ПРАКТИКА

Методы, используемые в генеративном искусстве, представляют собой смесь индивидуальных решений, личного опыта и опыта целого сообщества. Это идеи, мысли, философия, системы убеждений, инновации, исходный код, видео-уроки, механизмы обратной связи в блогах, многократно используемые библиотеки программного обеспечения, реализации математических уравнений, открыто используемые авторские инструменты. Механизм обратной связи в реальном времени влияет на тенденции и поведение систем генеративного искусства, они постоянно адаптируются и развиваются, это закодировано в их ДНК.

В генеративном искусстве мы можем увидеть разделение планирования и оценки: вместо того, чтобы напрямую манипулировать содержанием, художник формирует некоторую идею, затем строит вокруг нее структуру и позволяет оценке разворачиваться на основе параметров структуры. В этом смысле мы можем идентифицировать хореографию, концептуальное искусство, искусство, основанное на инструкциях, программирование, гейм-дизайн как слабо связанные части этой области.

Мы можем выбирать среди множества функций, которые считаем значимыми, думая о типах и природе алгоритмов, которые используются для создания творческих результатов. Выявление особенностей, извлечение информации и тому подобные задачи стали действительно важными, когда мы сталкиваемся со сложными сценариями, которые превышают наши способности охватить их во всей полноте.

Давайте рассмотрим два способа построения приложений с помощью алгоритмов: подходы «сверху вниз» и «снизу вверх». Алгоритмы «сверху вниз» представляют собой сложный искусственный интеллект, такой как нейронные сети и предварительно обученные системы, где художники используют черные ящики, возятся с ними, выполняют реверс-инжиниринг и пытаются изменить результат в соответствии со своими потребностями.

Структуры снизу вверх, или низовые структуры, — это те, в которых художники начинают с некоторого простого набора правил и позволяют им расти, раскрываться и созревать, ожидая, пока проявятся их новые свойства. Примерами этих подходов являются геометрия, некоторые области математики, комбинаторика и теория систем.

Или мы можем взять энтропийную составляющую: переход от хаотического состояния к упорядоченному или наоборот. Если мы думаем об алгоритмах как о сформулированных решениях, которые со временем меняют порядок в своей среде, у нас могут быть конструктивные алгоритмы, такие как симуляции построения мира (cellular automata, l-systems и т. д.), и у нас могут быть деконструктивные алгоритмы, в которых система сводится к хаотическим, эрозийным процессам (subdivision, noise systems, randomness).

Это лишь некоторые примеры того, как мы можем распознать и интегрировать генеративные алгоритмы и вычислительное мышление в нашу практику, но, конечно, может быть намного более интересных аспектов, которые помогут создать словарь для широко распространенной и часто используемой литературы по алгоритмам.

ОСОЗНАНИЕ

На более широком, контекстуальном уровне генеративное произведение искусства может означать многое. Предложения альтернативных решений существующих социальных проблем, объединение изобразительного искусства и компьютеров, глитча и абстрактной конструктивистской среды 90-х, сетевого искусства и компьютерных произведений
- все это имеет общий аспект: они находятся под влиянием контркультуры и в них превалирует критическое мышление, все они время от времени ставят под сомнение статус-кво.

В ранние годы эти вопросы касались самого медиума. Вычислительное искусство (computational art) собиралось использовать компьютер для художественной практики, а не только для вычислений, создавая абстрактные «визуалы» багов, создавая звуковые скульптуры глитча, ошибок и ограничений окружения. Глитч-сцена и нет-арт продолжили эту традицию, исследуя ошибки, ограничения и непреднамеренные сбои в работе систем и новых медиа.

Сегодня многие проекты цифрового искусства ставят под сомнение существующие модели распространения, тупиковые экономические модели, привязку к поставщикам и огороженные сады со странными комбинациями традиционных информационных технологий и децентрализованных сетей реестров (блокчейнов).

Существует два основных способа написания истории. Один из них – это подход «сверху вниз», а другой – «снизу вверх», самоуправляющийся подход. В то время как большинство традиционных исторических событий записываются «сверху вниз» победителями (имеющими право писать), подход «снизу вверх» выстраивает контекст на атомарном уровне, позволяя каждому изменению регистрироваться в системе неизменяемым образом, поэтому участникам не нужен социальный консенсус, чтобы определить, какое событие было истинным, а какое ложным.

Написание генеративного искусства и обмен им в сетевых сообществах имеет множество аспектов второго подхода. Поскольку создатели используют в своей практике вычислительные инструменты с саморегистрацией, они постоянно создают микро-историю, репутацию, социальную значимость и подотчетность своей культуры автоматизированным способом, где каждое из их действий (транзакций) оставляет следы в структуре бухгалтерского учета. Эти журналы служат справочной информацией для членов сообщества, историков искусства, кураторов, предпринимателей, исследователей, а также для самих художников как метод отслеживания личного прогресса.
Одни и те же журналы также действуют как неизменяемые строительные блоки, определяющие механизмы консенсуса внутри сообщества цифровых художников. Они являются преобразующими инструментами криптографически достоверных, самодействующих уровней, построенных на существующей инфраструктуре, которая может быть интегрирована в нашу повседневную жизнь и влиять на нашу энергию и время.