Arte generativo

El arte generativo se refiere al arte que en su totalidad o en parte ha sido creado con el uso de un sistema autónomo. Un sistema autónomo en este contexto generalmente es uno que no es humano y puede determinar independientemente las características de una obra de arte que de otro modo requeriría decisiones tomadas directamente por el artista. En algunos casos, el creador humano puede afirmar que el sistema generativo representa su propia idea artística, y en otros que el sistema asume el papel del creador.

El arte generativo es una forma contemporánea de creación artística, en la que no necesariamente la obra de arte o el producto final está en el centro, sino el proceso de creación y las ideas subyacentes. El trabajo o producto se crea procesando una invención procesual, es decir, un conjunto de reglas creadas por el artista o un programa que se graba en forma de, por ejemplo, lenguaje natural, lenguaje musical, código binario o mecanismo .

El «arte generativo» se usa a menudo para referirse al arte algorítmico (material gráfico generado por computadora que se determina algorítmicamente). Pero el arte generativo también se puede hacer usando sistemas de química, biología, mecánica y robótica, materiales inteligentes, aleatorización manual, matemática, mapeo de datos, simetría, mosaico y más. Muchos trabajos que hacen expresiones orgánicas con un sentido de unidad, como la mitad de la artificialidad y la naturaleza, al utilizar la libertad de cálculo y la velocidad computacional de la computadora y ejecutar la teoría obtenida en las ciencias naturales.

El arte generativo a menudo sirve a los artistas como un medio para evitar la intencionalidad. El procesamiento se realiza de forma autoorganizada, en forma de un proceso relativamente autónomo, como acciones que, como en el puntaje de un evento, se realizan según las instrucciones, mediante un programa de computadora que ejecuta instrucciones, información de imagen o otros conceptos, o por otros medios y ayudas. En diferentes condiciones de producción, el proceso se ejecuta de manera diferente. El resultado se mueve en límites más o menos determinados, pero es impredecible.

El arte generativo se refiere a una obra de arte que se genera algorítmicamente, sintetizada y construida por algoritmos de software de computadora o procesos autónomos matemáticos / mecánicos / aleatorios. Muchos trabajos que hacen expresiones orgánicas con un sentido de unidad, como la mitad de la artificialidad y la naturaleza, al utilizar la libertad de cálculo y la velocidad computacional de la computadora y ejecutar la teoría obtenida en las ciencias naturales.

El arte generativo es un arte que utiliza un sistema científico natural como tema principal como método de creación. Como premisa, se puede decir que difiere de otros sectores del arte en que es necesario diseñar un mecanismo que funcione de manera autónoma y cree un trabajo. Los trabajos del sistema pueden ejecutar teorías científicas tales como sistemas complejos y teoría de la información. El sistema construido con arte generativo es muy similar al sistema que se encuentra en varios campos de la ciencia. Tal sistema cambia el grado de complejidad en el tiempo al borde del caos y muestra un comportamiento impredecible al ir y venir entre el caos y el orden. Sin embargo, el sistema en sí mismo opera de manera determinista. «Musikalisches Würfelspiel» de Wolfgang Amadeus Mozart (juego de dados de música) 1757 es un ejemplo temprano de un sistema genérico basado en la aleatoriedad. Su estructura se basa en los elementos de orden por un lado y por otro lado en los elementos del desorden.

Dado que se requiere que el creador tenga un alto grado de capacidad de imagen matemática y una compleja tecnología de diseño y diseño de algoritmos, el umbral de entrada es alto. También es un área donde las personas matriculadas en el campo de la ciencia que son buenas en el manejo de fórmulas y algoritmos matemáticos ingresan al campo tocando trabajos en este campo y sintiendo un gran atractivo. Los artistas o creadores preparan ciertos principios básicos, materiales como fórmulas matemáticas y plantillas, y los procesan para que funcione un proceso aleatorio o semialeatorio. En muchas obras, incluso en su principio básico, mediante la construcción de un sistema que interactúa entre sí entre los elementos teóricos, habilitando expresiones complicadas que no pueden ser obtenidas solo por síntesis lineal de elementos simples. El resultado permanecerá en cierta medida dentro de los límites establecidos, pero también hay una tendencia a producir cambios sutiles y audaces. La idea de realizar actividades de creación artística basadas en obras de arte existentes y similares es uno de los elementos importantes del arte generativo y representa la naturaleza fundamental del proceso orientado.

El arte generativo a veces introduce la naturaleza en tiempo real y aplica los procesos de retroalimentación y generación al estado actual del trabajo y lo cambia de vez en cuando. Tales obras nunca vuelven a ver la misma situación. Para escenas de demostración y cultura de video jockey, etc., use varios entornos de programación gráfica (p. Ej., Max / Msp, Pure Data) para crear trabajo audiovisual generativo en tiempo real.

Hasta la aparición de Processing en la década de 2000, el entorno de programación que puede concentrarse solo en la esencia del contenido creativo no se mantuvo, y aún es difícil decir que es un método de creación general. Junto con la prosperidad del arte mediático en diversos medios publicitarios (sitio web, señalización digital, etc.) y eventos en los años 2010 y la difusión de Processing y openFrameworks en la educación escolar de las artes, es un campo que se espera desarrollar en el futuro.

La inteligencia artificial y el «comportamiento» automatizado se presentan como un nuevo medio de arte generativo. El arte generativo no es un movimiento de arte o ideología. Es solo un método creativo, no relacionado con la intención y el contenido del trabajo.

Teorías del arte generativo
Philip Galanter:
En la teoría del arte generativo más ampliamente citada, en 2003 Philip Galanter describe los sistemas de arte generativo en el contexto de la teoría de la complejidad. En particular, se cita la noción de complejidad efectiva de Murray Gell-Mann y Seth Lloyd. Desde este punto de vista, tanto el arte generativo altamente ordenado como el altamente desordenado se pueden considerar simples. El arte generativo altamente ordenado minimiza la entropía y permite una compresión de datos máxima, y ​​el arte generativo altamente desordenado maximiza la entropía y no permite una compresión de datos significativa. El arte generativo máximo complejo combina el orden y el desorden de una manera similar a la vida biológica, y de hecho los métodos inspirados biológicamente se usan con mayor frecuencia para crear arte generativo complejo. Esta visión está en desacuerdo con la teoría de la información anterior influida por las opiniones de Max Bense y Abraham Moles, donde la complejidad en el arte aumenta con el desorden.

Galanter señala además que dado el uso de la simetría visual, el patrón y la repetición de las culturas más antiguas conocidas, el arte generativo es tan antiguo como el arte mismo. También aborda la equivalencia errónea de que el arte basado en reglas es sinónimo de arte generativo. Por ejemplo, algunas obras de arte se basan en reglas de restricciones que no permiten el uso de ciertos colores o formas. Tal arte no es generativo porque las reglas de restricción no son constructivas, es decir, por sí mismas no afirman lo que se debe hacer, solo lo que no se puede hacer.

Margaret Boden y Ernest Edmonds:
En su artículo de 2009, Margaret Boden y Ernest Edmonds coinciden en que el arte generativo no necesita restringirse a lo que se hace usando computadoras, y que algunas artes basadas en reglas no son generativas. Desarrollan un vocabulario técnico que incluye Ele-art (arte electrónico), C-art (arte de computadora), D-art (arte digital), CA-art (arte asistido por computadora), G-art (arte generativo), CG- arte (arte generativo basado en computadora), Evoart (arte basado en la evolución), R-art (arte robótico), I-art (arte interactivo), CI-art (arte interactivo basado en computadora) y VR-art (realidad virtual) art).

Tipos de arte generativo:
Música generativa
El «Musikalisches Würfelspiel» de Johann Philipp Kirnberger (Musical Dice Game) 1757 se considera un ejemplo temprano de un sistema generativo basado en la aleatoriedad. Los dados se usaron para seleccionar secuencias musicales de un grupo numerado de frases compuestas previamente. Este sistema proporcionó un equilibrio de orden y desorden. La estructura se basó en un elemento de orden por un lado y desorden por el otro.

Las fugas de J.S. Bach podría considerarse generativo, ya que hay un proceso subyacente estricto que sigue el compositor. De manera similar, el serialismo sigue procedimientos estrictos que, en algunos casos, pueden configurarse para generar composiciones completas con intervención humana limitada.

Compositores como John Cage,: 13-15 Farmers Manual y Brian Eno: 133 han usado sistemas generativos en sus trabajos.

Arte visual generativo:
El artista Ellsworth Kelly creó pinturas mediante el uso de operaciones de azar para asignar colores en una cuadrícula. También creó trabajos en papel que luego cortó en tiras o cuadrados y volvió a armar usando operaciones fortuitas para determinar la ubicación.

Artistas como Hans Haacke han explorado los procesos de los sistemas físicos y sociales en el contexto artístico. François Morellet ha utilizado sistemas altamente ordenados y altamente desordenados en su obra de arte. Algunas de sus pinturas presentan sistemas regulares de líneas radiales o paralelas para crear patrones de Moiré. En otros trabajos, utilizó operaciones fortuitas para determinar la coloración de las cuadrículas. Sol LeWitt creó el arte generativo en forma de sistemas expresados ​​en lenguaje natural y sistemas de permutación geométrica. El sistema AARON de Harold Cohen es un proyecto de larga data que combina la inteligencia artificial de software con dispositivos de pintura robótica para crear artefactos físicos. Steina y Woody Vasulka son pioneros del videoarte que utilizaron la retroalimentación de video analógico para crear arte generativo. Los comentarios en video ahora se citan como un ejemplo de caos determinista, y las primeras exploraciones de Vasulkas anticiparon la ciencia contemporánea por muchos años. Los sistemas de software que explotan la informática evolutiva para crear una forma visual incluyen los creados por Scott Draves y Karl Sims. El artista digital Joseph Nechvatal ha explotado modelos de contagio viral. La autopoiesis de Ken Rinaldo incluye quince esculturas musicales y robóticas que interactúan con el público y modifican sus comportamientos basándose tanto en la presencia de los participantes como entre sí.:144-145 Jean-Pierre Hebert y Roman Verostko son miembros fundadores de los Algoristas, un grupo de artistas que crean sus propios algoritmos para crear arte. A. Michael Noll, de Bell Telephone Laboratories, Incorporated, programó arte de computadora usando ecuaciones matemáticas y aleatoriedad programada, comenzando en 1962. El artista francés Jean-Max Albert, al lado de esculturas ambientales como Japeto, y O = C = O, desarrolló un proyecto dedicado a la vegetación en sí, en términos de actividad biológica. El proyecto Calmoduline Monument se basa en la propiedad de una proteína, la calmodulina, para unirse selectivamente al calcio. Las restricciones físicas exteriores (viento, lluvia, etc.) modifican el potencial eléctrico de las membranas celulares de una planta y, en consecuencia, el flujo de calcio. Sin embargo, el calcio controla la expresión del gen calmodulina. La planta puede así, cuando hay un estímulo, modificar su patrón de crecimiento «típico». De modo que el principio básico de esta escultura monumental es que, en la medida en que puedan ser recogidos y transportados, estas señales podrían ampliarse, traducirse en colores y formas, y mostrar las «decisiones» de la planta sugiriendo un nivel de actividad biológica fundamental.

Maurizio Bolognini trabaja con máquinas generadoras para abordar preocupaciones conceptuales y sociales. Mark Napier es un pionero en el mapeo de datos, la creación de obras basadas en las secuencias de ceros y unos en el tráfico de ethernet, como parte del proyecto «Carnívoro». Martin Wattenberg amplió este tema, transformando «conjuntos de datos» tan diversos como los puntajes musicales (en «Shape of Song», 2001) y ediciones de Wikipedia (History Flow, 2003, con Fernanda Viegas) en composiciones visuales dramáticas. El artista canadiense San Base desarrolló un algoritmo de «Pintura dinámica» en 2002. Al utilizar algoritmos de computadora como «pinceladas», Base crea imágenes sofisticadas que evolucionan con el tiempo para producir una obra de arte fluida y que nunca se repite.

Arte de software: para algunos artistas, las interfaces gráficas de usuario y el código de computadora se han convertido en una forma de arte independiente en sí mismas. Adrian Ward creó Auto-Illustrator como un comentario sobre software y métodos generativos aplicados al arte y el diseño. [Citación necesitada]
Arquitectura generativa
En 1987, Celestino Soddu creó el ADN artificial de las ciudades medievales italianas capaz de generar infinitos modelos 3D de ciudades identificables como pertenecientes a la idea.

Literatura: Escritores como Tristan Tzara, Brion Gysin y William Burroughs utilizaron la técnica del corte para introducir la aleatorización en la literatura como un sistema generativo. Jackson Mac Low produjo poesía asistida por computadora y usó algoritmos para generar textos; Philip M. Parker ha escrito un software para generar libros completos automáticamente. Jason Nelson usó métodos generativos con el software Speech-to-Text para crear una serie de poemas digitales de películas, televisión y otras fuentes de audio

Generación de codificación en vivo:
Los sistemas generativos se pueden modificar mientras operan, por ejemplo, mediante el uso de lenguajes de programación interactivos como Max / MSP, vvvv, Fluxus, Isadora, Quartz Composer y openFrameworks. Este es un enfoque estándar de los artistas para la programación, pero también se puede usar para crear música en vivo y / o video mediante la manipulación de sistemas generativos en el escenario, una práctica de rendimiento que se conoce como codificación en vivo. Como ocurre con muchos ejemplos de arte de software, dado que la codificación en vivo enfatiza la autoría humana en lugar de la autonomía, puede considerarse en oposición al arte generativo.

Sistemas de generación automática:
Un programa informático muy simple hace posible, gracias a la función de extracción aleatoria del microprocesador, elegir automáticamente un número predefinido de elementos (o al azar e incluidos en un rango arbitrario). El programa luego ordena aleatoriamente los elementos («mezclamos las cartas»). Finalmente, estos elementos se reciben (visto, escuchado, etc.) en el orden proporcionado por el programa de computadora. La ilustración conceptual de este sistema muy simple es la presentación de diapositivas cuyas fotografías (elementos previamente realizados por un ser humano) se suceden en una pantalla de computadora pero en cada lanzamiento del programa de visualización, el orden de las fotografías es diferente.

El «sorteo al azar con restricciones». Este sistema, mucho más evolucionado, permite operar directamente sobre los elementos constitutivos del arte objetivo (pixel, sonido, nota, palabra, etc.). En el campo de la música, por ejemplo, se trata de organizar automáticamente las notas, una después de otra y no como arriba, para organizar segmentos de música de una duración determinada y previamente reproducidos por uno o varios músicos y grabados en audio ( onda) o en un archivo midi (patrón). Aplicando este principio fundamental y su investigación en inteligencia artificial, el francés René-Louis Baron ha diseñado un proceso protegido por patentes internacionales («MedalComposer») que permite la composición de millones de melodías «consistentes» y orquestadas en todos los estilos musicales (incluido el contrapunto) . El peso de este programa es muy pequeño (40 kilobytes), lo que le permite integrarse en un chip de bajo costo para uso industrial. El proceso de extracción aleatoria restringida permite una mayor libertad de programación de acuerdo con las restricciones impuestas sobre el software de composición. También ofrece una mayor variedad de trabajos generados en los estilos musicales existentes o «inventados» por el programa.