Generative Kunst bezieht sich auf Kunst, die ganz oder teilweise mit Hilfe eines autonomen Systems geschaffen wurde. Ein autonomes System in diesem Kontext ist im Allgemeinen ein nicht-menschliches System, das unabhängig Merkmale eines Kunstwerks bestimmen kann, die andernfalls Entscheidungen erfordern würden, die direkt vom Künstler getroffen werden. In einigen Fällen kann der menschliche Schöpfer behaupten, dass das generative System seine eigene künstlerische Idee darstellt, und in anderen Fällen übernimmt das System die Rolle des Schöpfers.

Die Generative Art ist eine zeitgemäße Form des künstlerischen Schaffens, wobei nicht unbedingt das Kunstwerk oder Endprodukt im Mittelpunkt steht, sondern der Entstehungsprozess und die zugrunde liegenden Ideen. Die Arbeit oder das Produkt wird erzeugt, indem eine prozessuale Erfindung verarbeitet wird, dh ein Satz von Regeln, die von dem Künstler erstellt wurden, oder ein Programm, das beispielsweise in Form einer natürlichen Sprache, einer musikalischen Sprache, eines binären Codes oder eines Mechanismus aufgezeichnet ist .

„Generative Kunst“ wird häufig verwendet, um sich auf algorithmische Kunst (computergenerierte Grafik, die algorithmisch bestimmt ist) zu beziehen. Generative Kunst kann aber auch mit Systemen der Chemie, Biologie, Mechanik und Robotik, intelligenten Materialien, manueller Randomisierung, Mathematik, Datenkartierung, Symmetrie, Kacheln und mehr erzeugt werden. Viele Arbeiten, die organische Ausdrücke mit einem Gefühl der Einheit, wie die Mitte von Künstlichkeit und Natur, machen, indem sie die Freiheit der Berechnung und die Rechengeschwindigkeit des Computers nutzen und die in der Naturwissenschaft entwickelte Theorie ausführen.

Generative Kunst dient oft Künstlern als Mittel zur Vermeidung von Intentionalität. Die Verarbeitung erfolgt auf selbstorganisierende Weise in Form eines relativ autonomen Prozesses, beispielsweise Aktionen, die – wie in der Partitur zu einem Happening – von einem Computerprogramm, das Anweisungen, Bildinformationen oder dergleichen ausführt, nach Anweisungen vorgenommen werden andere Konzepte oder durch andere Medien und Hilfsmittel. Unter anderen Produktionsbedingungen verläuft der Prozess anders. Das Ergebnis bewegt sich in mehr oder weniger vorgegebenen Grenzen, ist aber darin nicht vorhersehbar.

Generative Kunst bezieht sich auf ein Kunstwerk, das algorithmisch erzeugt, synthetisiert und konstruiert wird durch Computersoftwarealgorithmen oder mathematisch / mechanisch / zufällige autonome Prozesse. Viele Arbeiten, die organische Ausdrücke mit einem Gefühl der Einheit, wie die Mitte von Künstlichkeit und Natur, machen, indem sie die Freiheit der Berechnung und die Rechengeschwindigkeit des Computers nutzen und die in der Naturwissenschaft entwickelte Theorie ausführen.

Generative Kunst ist eine Kunst, die ein naturwissenschaftliches System als Hauptgegenstand als Schöpfungsmethode verwendet. Als Prämisse kann man sagen, dass es sich von anderen Kunstsektoren unterscheidet, da es notwendig ist, einen Mechanismus zu entwickeln, der autonom arbeitet und eine Arbeit schafft. Arbeiten des Systems können wissenschaftliche Theorien wie komplexe Systeme und Informationstheorie ausführen. Das mit generativer Kunst konstruierte System ist dem System in verschiedenen Wissenschaftsbereichen sehr ähnlich. Ein solches System verändert den Grad der Komplexität im Laufe der Zeit am Rande des Chaos und zeigt unvorhersehbares Verhalten, indem es zwischen Chaos und Ordnung hin und her geht. Das System selbst arbeitet jedoch deterministisch. Wolfgang Amadeus Mozarts „Musikalisches Würfelspiel“ 1757 ist ein frühes Beispiel für ein generisches System, das auf Zufälligkeit basiert. Seine Struktur beruht einerseits auf Ordnungselementen und andererseits auf den Elementen der Unordnung.

Da der Schöpfer einen hohen Grad an mathematischer Bildfähigkeit und komplizierter Algorithmusentwicklungs- und Verpackungstechnologie haben muss, ist die Eintrittsschwelle hoch. Es ist auch ein Bereich, in dem Leute, die sich im Bereich der Wissenschaft eingeschrieben haben und gut mit mathematischen Formeln und Algorithmen umgehen können, das Feld betreten, indem sie Arbeiten in diesem Bereich berühren und eine starke Anziehungskraft ausüben. Künstler oder Schöpfer bereiten bestimmte Grundprinzipien, Materialien wie mathematische Formeln und Vorlagen vor und verarbeiten sie so, dass ein zufälliger oder halb-zufälliger Prozess funktioniert. In vielen Arbeiten, sogar in ihrem Grundprinzip, durch die Konstruktion eines Systems, das miteinander zwischen den theoretischen Elementen wechselwirkt, ermöglichen komplizierte Ausdrücke, die nicht nur durch lineare Additionssynthese einfacher Elemente erhalten werden können. Das Ergebnis wird bis zu einem gewissen Grad innerhalb der festgelegten Grenzen bleiben, aber es besteht auch die Tendenz, subtile und kühne Veränderungen zu bewirken. Die Idee, künstlerisches Schaffen basierend auf bestehenden Kunstwerken und ähnlichem zu betreiben, ist eines der wichtigsten Elemente der generativen Kunst und repräsentiert das grundlegende Wesen des Prozessorientierten.

Generative Kunst führt manchmal Echtzeit-Natur ein und wendet Feedback- und Generierungsprozesse auf den gegenwärtigen Stand der Arbeit an und ändert sie von Zeit zu Zeit. Solche Werke sehen nie wieder dieselbe Situation. Für Demonstrationsszenen und Videojockey-Kultur usw. verwenden Sie verschiedene grafische Programmierumgebungen (z. B. Max / Msp, Pure Data), um in Echtzeit generative audiovisuelle Arbeiten zu erstellen.

Bis zum Erscheinen von Processing in den 2000er Jahren wurde die Programmierumgebung, die sich nur auf das Wesentliche des kreativen Inhalts konzentrieren kann, nicht beibehalten, und es ist immer noch schwierig zu sagen, dass es sich um eine allgemeine Erstellungsmethode handelt. Gekoppelt mit dem Wohlstand der Medienkunst in verschiedenen Werbemedien (Website, Digital Signage, etc.) und Veranstaltungen in den 2010er Jahren und der Verbreitung von Processing und openFrameworks in der Schulbildung von Kunst, ist es ein Bereich, der sich in Zukunft entwickeln wird.

Künstliche Intelligenz und automatisiertes „Verhalten“ werden als neues Mittel der generativen Kunst eingeführt. Generative Kunst ist keine Kunstbewegung oder Ideologie. Es ist nur eine kreative Methode, die nicht mit der Absicht und dem Inhalt der Arbeit zusammenhängt.

Generative Kunsttheorien:
Philip Galanter:
In der am häufigsten zitierten Theorie der generativen Kunst beschreibt Philip Galanter 2003 generative Kunstsysteme im Kontext der Komplexitätstheorie. Insbesondere wird die effektive Komplexität von Murray Gell-Mann und Seth Lloyd zitiert. In dieser Sichtweise kann sowohl die hochgeordnete als auch die stark ungeordnete generative Kunst als einfach betrachtet werden. Hochgradig geordnete generative Kunst minimiert die Entropie und ermöglicht maximale Datenkompression, und höchst ungeordnete generative Kunst maximiert die Entropie und verhindert signifikante Datenkompression. Die höchst komplexe generative Kunst vermischt Ordnung und Unordnung in einer dem biologischen Leben ähnlichen Weise, und tatsächlich werden biologisch inspirierte Methoden am häufigsten verwendet, um komplexe generative Kunst zu erzeugen. Diese Sichtweise steht im Widerspruch zu den früheren informationstheoretisch geprägten Ansichten von Max Bense und Abraham Moles, in denen Komplexität in der Kunst mit Unordnung zunimmt.

Galanter bemerkt weiter, dass die generative Kunst angesichts der Verwendung der visuellen Symmetrie, des Musters und der Wiederholung durch die ältesten bekannten Kulturen so alt ist wie die Kunst selbst. Er spricht auch die irrige Äquivalenz an, dass regelbasierte Kunst gleichbedeutend mit generativer Kunst ist. Zum Beispiel basiert eine Kunst auf Beschränkungsregeln, die die Verwendung bestimmter Farben oder Formen verbieten. Eine solche Kunst ist nicht generativ, weil Zwangsregeln nicht konstruktiv sind, d. H. Sie selbst behaupten nicht, was zu tun ist, sondern was nicht getan werden kann.

Margaret Boden und Ernest Edmonds:
In ihrem Artikel aus dem Jahr 2009 sind sich Margaret Boden und Ernest Edmonds einig, dass generative Kunst nicht auf Computer beschränkt sein muss und dass manche regelbasierte Kunst nicht generativ ist. Sie entwickeln ein technisches Vokabular, das Ele-art (elektronische Kunst), C-art (Computerkunst), D-art (digitale Kunst), CA-art (computergestützte Kunst), G-art (generative Kunst), CG- Kunst (computergestützte generative Kunst), Evo-art (evolutionsbasierte Kunst), R-art (robotische Kunst), I-art (interaktive Kunst), CI-art (computergestützte interaktive Kunst) und VR-art (virtuelle Realität) Kunst).

Arten generativer Kunst:
Generative Musik:
Johann Philipp Kirnbergers „Musikalisches Würfelspiel“ 1757 gilt als frühes Beispiel für ein auf Zufälligkeit basierendes generatives System. Würfel wurden verwendet, um Musiksequenzen aus einem nummerierten Pool von zuvor zusammengesetzten Phrasen auszuwählen. Dieses System bot ein Gleichgewicht zwischen Ordnung und Unordnung. Die Struktur beruhte einerseits auf einem Ordnungselement, andererseits auf Unordnung.

Die Fugen von J.S. Bach könnte als generativ betrachtet werden, da es einen strengen Prozess gibt, dem der Komponist folgt. In ähnlicher Weise folgt der Serialismus strengen Verfahren, die in einigen Fällen so eingerichtet werden können, dass sie ganze Kompositionen mit begrenztem menschlichem Eingriff erzeugen.

Komponisten wie John Cage,: 13-15 Farmers Manual und Brian Eno: 133 haben in ihren Arbeiten generative Systeme verwendet.

Generative visuelle Kunst:
Der Künstler Ellsworth Kelly schuf Gemälde, indem er Zufallsoperationen verwendete, um Farben in einem Raster zuzuordnen. Er schuf auch Arbeiten auf Papier, die er dann in Streifen oder Quadrate zerschnitt und mit Zufallsoperationen wieder zusammensetzte, um die Platzierung zu bestimmen.

Künstler wie Hans Haacke haben Prozesse körperlicher und sozialer Systeme im künstlerischen Kontext erforscht. François Morellet hat in seinem Kunstwerk sowohl hochgeordnete als auch höchst ungeordnete Systeme verwendet. Einige seiner Bilder enthalten regelmäßige Systeme von radialen oder parallelen Linien, um Moiré-Muster zu erzeugen. In anderen Arbeiten hat er Zufallsoperationen verwendet, um die Färbung von Gittern zu bestimmen. Sol LeWitt schuf generative Kunst in Form von Systemen, die in natürlicher Sprache ausgedrückt werden, und Systemen geometrischer Permutation. Das AARON-System von Harold Cohen ist ein langjähriges Projekt, das Software-Künstliche Intelligenz mit Roboter-Lackiergeräten kombiniert, um physische Artefakte zu erzeugen. Steina und Woody Vasulka sind Pioniere der Videokunst, die mit analogem Video-Feedback generative Kunst kreierten. Video-Feedback wird jetzt als ein Beispiel für deterministisches Chaos zitiert, und die frühen Erkundungen der Vasulkas haben die zeitgenössische Wissenschaft um viele Jahre vorweggenommen. Softwaresysteme, die evolutionäres Rechnen nutzen, um eine visuelle Form zu erzeugen, schließen diejenigen ein, die von Scott Draves und Karl Sims geschaffen wurden. Der digitale Künstler Joseph Nechvatal hat Modelle der Virus Ansteckung ausgenutzt. Autopoiesis von Ken Rinaldo umfasst fünfzehn musikalische und robotische Skulpturen, die mit der Öffentlichkeit interagieren und ihr Verhalten sowohl auf der Anwesenheit der Teilnehmer als auch auf dem anderen basieren.114-145 Jean-Pierre Hebert und Roman Verostko sind Gründungsmitglieder der Algoristen, a Gruppe von Künstlern, die ihre eigenen Algorithmen erstellen, um Kunst zu schaffen. A. Michael Noll, von Bell Telephone Laboratories, Incorporated, programmierte ab 1962 Computerkunst mit mathematischen Gleichungen und programmierter Zufälligkeit. Der französische Künstler Jean-Max Albert entwickelte neben Umweltskulpturen wie Iapetus und O = C = O ein Projekt gewidmet der Vegetation selbst, in Bezug auf die biologische Aktivität. Das Projekt Calmoduline Monument basiert auf der Eigenschaft eines Proteins, Calmodulin, selektiv an Calcium zu binden. Äußere physikalische Randbedingungen (Wind, Regen usw.) verändern das elektrische Potential der Zellmembranen einer Pflanze und folglich den Calciumfluß. Das Calcium steuert jedoch die Expression des Calmodulin-Gens. Die Pflanze kann also bei einem Reiz ihr «typisches» Wachstumsmuster modifizieren. Das Grundprinzip dieser monumentalen Skulptur besteht darin, dass diese Signale in dem Maße, in dem sie aufgenommen und transportiert werden können, vergrößert, in Farben und Formen übersetzt werden können und die „Entscheidungen“ der Pflanze aufzeigen, die auf ein Niveau grundlegender biologischer Aktivität schließen lassen.

Maurizio Bolognini arbeitet mit generativen Maschinen, um konzeptuelle und soziale Anliegen anzugehen. Mark Napier ist ein Pionier auf dem Gebiet des Datenmappings, der im Rahmen des „Carnivore“ -Projektes Arbeiten erstellt, die auf den Strömen von Nullen und Einsen im Ethernet-Verkehr basieren. Martin Wattenberg hat dieses Thema weiter vorangetrieben und „so unterschiedliche Datensätze“ wie Partituren (in „Shape of Song“, 2001) und Wikipedia-Bearbeitungen (History Flow, 2003, mit Fernanda Viegas) in dramatische Bildkompositionen verwandelt. Der kanadische Künstler San Base entwickelte 2002 einen „Dynamic Painting“ -Algorithmus. Mit Computeralgorithmen als „Pinselstriche“ erstellt Base anspruchsvolle Bilder, die sich im Laufe der Zeit zu einem flüssigen, sich nie wiederholenden Kunstwerk entwickeln.

Software Art: Grafische Benutzeroberflächen und Computer-Code sind für manche Künstler eine eigenständige Kunstform geworden. Adrian Ward hat Auto-Illustrator als Kommentar zu Software und generativen Methoden für Kunst und Design erstellt.
Generative Architektur:
1987 schuf Celestino Soddu die künstliche DNA italienischer mittelalterlicher Städte, die in der Lage waren, endlose 3D-Modelle von Städten zu generieren, die als zu der Idee gehörig identifiziert werden konnten.

Literatur: Schriftsteller wie Tristan Tzara, Brion Gysin und William Burroughs verwendeten die Cut-Up-Technik, um die Randomisierung der Literatur als generatives System einzuführen. Jackson Mac Low produzierte computergestützte Poesie und verwendete Algorithmen, um Texte zu generieren; Philip M. Parker hat Software geschrieben, um automatisch ganze Bücher zu generieren. Jason Nelson verwendete generative Methoden mit Sprache-zu-Text-Software, um eine Reihe von digitalen Gedichten aus Filmen, Fernsehen und anderen Audioquellen zu erstellen

Generative Live-Codierung:
Generative Systeme können während des Betriebs modifiziert werden, beispielsweise durch Verwendung von interaktiven Programmiersprachen wie Max / MSP, vvvv, Fluxus, Isadora, Quartz Composer und openFrameworks. Dies ist ein Standardansatz für die Programmierung durch Künstler, kann aber auch verwendet werden, um Live-Musik und / oder Video zu erzeugen, indem generative Systeme auf der Bühne manipuliert werden, eine Aufführungspraxis, die als Live-Codierung bekannt geworden ist. Wie bei vielen Beispielen von Software-Kunst, kann Live-Kodierung die menschliche Autorschaft und nicht die Autonomie betonen, was im Gegensatz zur generativen Kunst steht.

Automatische Erzeugungssysteme:
Ein sehr einfaches Computerprogramm ermöglicht es, dank der Zufallszeichnungsfunktion des Mikroprozessors automatisch eine vordefinierte Anzahl von Elementen zu wählen (oder selbst zufällig und in einem beliebigen Bereich eingeschlossen). Das Programm sortiert dann nach dem Zufallsprinzip die Elemente („wir mischen die Karten“). Schließlich werden diese Elemente in der vom Computerprogramm bereitgestellten Reihenfolge empfangen (gesehen, gehört usw.). Die konzeptuelle Illustration dieses sehr einfachen Systems ist die Diashow, deren Fotografien (Elemente, die zuvor von einem Menschen gemacht wurden) auf einem Computerbildschirm aufeinander folgen, aber bei jedem Start des Betrachtungsprogramms ist die Reihenfolge der Fotografien unterschiedlich.

Die „zufällige Zeichnung mit Einschränkungen“. Dieses viel weiter entwickelte System erlaubt es, direkt auf die konstituierenden Elemente der Zielkunst (Pixel, Ton, Note, Wort usw.) einzugehen. Auf dem Gebiet der Musik geht es beispielsweise darum, die Noten automatisch nacheinander und nicht wie oben angeordnet anzuordnen, um Musikstücke einer bestimmten Länge anzuordnen, die zuvor von einem oder mehreren Musikern gespielt und in Audio aufgezeichnet wurden ( Welle) oder in einer Midi-Datei (Pattern). Unter Anwendung dieses fundamentalen Prinzips und seiner Forschung in der künstlichen Intelligenz hat der Franzose René-Louis Baron einen durch internationale Patente geschützten Prozess („MedalComposer“) entwickelt, der die Komposition von Millionen von Melodien „konsistent“ und orchestriert in allen musikalischen Stilen (einschließlich Kontrapunkt) ermöglicht. . Das Gewicht dieses Programms ist winzig (40 Kilobyte), wodurch es in einen kostengünstigen Chip für den industriellen Einsatz eingebettet werden kann. Der eingeschränkte Zufallszeichnungsvorgang ermöglicht eine größere Programmierfreiheit gemäß den Beschränkungen, die der Zusammensetzungssoftware auferlegt sind. Es bietet auch eine größere Vielfalt an Werken, die in bestehenden Musikstilen erzeugt oder vom Programm „erfunden“ wurden.