Categories: アート要素技術

生成の芸術

生成的アートとは、自律システムを使用して全体的または部分的に作成されたアートを指します。この文脈における自律システムは、一般に、非人間であり、そうでなければアーティストによって直接なされる決定を必要とするであろうアートワークの特徴を独立して決定することができるものである。場合によっては、人間の作成者は、生成システムが独自の芸術的アイデアを表していると主張している場合もあれば、システムが作成者の役割を果たすという場合もあります。

ジェネラルアートは現代の芸術創作の形態であり、アートワークや最終製品が必ずしも中心にあるわけではなく、創造プロセスと根本的なアイデアです。著作物または製品は、例えば、自然言語、音楽言語、バイナリコードまたは機構の形式で記録された、アーティストまたはプログラムによって作成された一連の規則である、処理的発明を処理することによって作成される。

「生成の芸術」は、アルゴリズム技術(アルゴリズム的に決定されるコンピュータ生成アートワーク)を指すためにしばしば使用される。しかし、生得的な芸術は、化学、生物学、メカニックス、ロボティクス、スマートマテリアル、手動ランダム化、数学、データマッピング、対称、タイリングなどのシステムを使って作成することもできます。コンピュータの計算の自由と計算速度を生かし、自然科学で得られた理論を実行することで、人工物や自然の中などの統一感を有機的に表現する作品が数多くあります。

創造的な芸術は、しばしば意図を避ける手段としてアーティストに役立っている。処理は、命令に従って実行されるアクションのような比較的自律的なプロセスの形で自己組織的に行われ、命令に従って、命令、画像情報または命令を実行するコンピュータプログラムによって行われる他のコンセプト、または他のメディアや援助によって。異なる生産条件の下では、プロセスは異なって実行されます。結果は多少の制限がありますが、予測できません。

生成的アートとは、コンピュータソフトウェアアルゴリズムまたは数学的/機械的/ランダムな自律的プロセスによってアルゴリズム的に生成、合成および構築された芸術作品を指す。コンピュータの計算の自由と計算速度を生かし、自然科学で得られた理論を実行することで、人工物や自然の中などの統一感を有機的に表現する作品が数多くあります。

ジェネレーティブアートとは、創造的な方法として、自然科学系を主題とする芸術です。前提として、自立して仕事を創造する仕組みを設計する必要がある点で、他の芸術分野とは異なるといえる。システムによる作業は、複雑なシステムや情報理論などの科学理論を実行する可能性があります。創造的な芸術で構築されたシステムは、科学の様々な分野で見られるシステムに非常に似ています。このようなシステムは、カオスのエッジで時間の経過と共に複雑さの程度を変化させ、カオスとオーダーの間を行き来することによって予期せぬ挙動を示す。しかし、システム自体は決定論的に動作します。ヴォルフガング・アマデウス・モーツァルトの「MusikalischesWürfelspiel」(音楽のダイス・プレイ)1757は、ランダム性に基づくジェネリック・システムの初期の例です。その構造は、一方では秩序の要素に、他方では無秩序の要素に基づいている。

作成者は高度な数学的画像能力と複雑なアルゴリズムの工夫とパッケージング技術を必要とするため、入力の閾値が高い。この分野の作品に触れ、強い魅力を感じることで、数学的な数式やアルゴリズムを扱う科学分野に入学した人々がフィールドに入るエリアでもあります。アーティストやクリエイターは、特定の基本原則、数式やテンプレートなどの素材を準備し、ランダムまたはセミランダムプロセスが動作するように処理します。理論的要素間で相互作用するシステムを構築し、単純な要素の線形加算合成だけでは得られない複雑な表現を可能にすることで、多くの研究では、その基本原理においてさえもそうです。結果は一定の限度内にある程度残っていますが、微妙で大胆な変化を生み出す傾向もあります。既存の芸術作品などに基づいて芸術創造活動を行うというアイデアは、創造的アートの重要な要素の1つであり、プロセス指向の基本的性質を表しています。

ジェネレーティブアートは、リアルタイムの性質を導入することがあり、フィードバックや生成プロセスを現在の状態に適用し、その都度変更します。そのような作品は、同じ状況を再び見ることはありません。デモンストレーションシーンやビデオジョッキーカルチャーなどでは、さまざまなグラフィカルプログラミング環境(Max / Msp、Pure Dataなど)を使用して、リアルタイムで生成される視聴覚作品を作成します。

2000年代のProcessingの登場までは、創造的なコンテンツの本質にのみ集中できるプログラミング環境は維持されず、一般的な創作方法であるとは言い難い。 2010年の様々な広告媒体(ウェブサイト、デジタルサイネージなど)やイベントにおけるメディアアートの繁栄と、学校教育におけるプロセッシングとオープンフレームワークの普及とともに、今後発展すると期待される分野です。

人工知能と自動化された「行動」は、生み出す芸術の新しい手段として導入されています。創造的な芸術は、芸術の動きやイデオロギーではありません。創造的な方法であり、作品の意図や内容には関係しません。

生成的な芸術理論:
フィリップガランター:
もっとも広く引用されている生成術理論では、2003年にPhilip Galanterが複雑な理論の文脈で生成的な芸術システムを記述しています。特に、Murray Gell-MannとSeth Lloydの効果的な複雑さという概念が引用されています。この見方では、高度に秩序立った、非常に混乱した生成的アートの両方を単純なものとして見ることができます。高度に順序付けられた生成芸術はエントロピーを最小限に抑え、最大のデータ圧縮を可能にし、非常に乱雑な生成芸術はエントロピーを最大化し、重要なデータ圧縮を不可能にする。最大限に複雑な生成アートは、生物学的生命と同様の方法で秩序と無秩序を融合させ、実際に生物学的にインスパイアされた方法は、複雑な生成的アートを作成するために最も頻繁に使用されます。この展望は、芸術の複雑さが無秩序になるマックス・ベンスとアブラハム・モールの意見に影響を与えた初期の情報理論と相反する。

Galanterはさらに、最も古くから知られている文化によって生み出される視覚的対称性、パターン、繰り返しを考慮すると、生成的芸術は芸術そのものと同じくらい古いものであることに留意しています。彼はまた、ルールベースのアートは、生成的なアートと同義であるという誤った同値性に取り組んでいます。たとえば、特定の色や形の使用を禁じる制約ルールに基づくアートもあります。このような技術は、制約ルールが建設的ではないため、すなわち、それ自体では何を行うべきかを主張せず、実行できないものだけを生成するため、生成的ではない。

Related Post

マーガレット・ボーデンとアーネスト・エドモンズ:
2009年の記事では、Margaret BodenとErnest Edmondsは、コンピュータを使った制作に限定する必要はなく、規則ベースのアートは生成的ではないという点で意見が一致しています。 (電子アート)、Cアート(コンピュータアート)、Dアート(デジタルアート)、CAアート(コンピュータ支援アート)、Gアート(生得アート)、CGアート、 (アートベースのアート)、Rアート(ロボットアート)、Iアート(インタラクティブアート)、CIアート(コンピュータベースのインタラクティブアート)、VRアート(バーチャルリアリティ)アート)。

生成的アートのタイプ:
ジェネラル・ミュージック:
Johann Philipp Kirnbergerの “MusikalischesWürfelspiel”(Musical Dice Game)1757は、ランダム性に基づいた生成システムの初期の例と考えられています。ダイスは、以前に構成されたフレーズの番号付きプールから音楽シーケンスを選択するために使用された。このシステムは、秩序と障害のバランスをとっていました。この構造は、一方では秩序の要素に、もう一方では秩序に基づいていました。

J.S.のフーガバッハは、作曲家の後に続く厳しい基本的なプロセスがあるという点で、生成的であると考えられます。同様に、シリアライゼーションは厳密な手順に従いますが、場合によっては人間の介入が限られたコンポジション全体を生成するように設定することもできます。

John Cage、:13-15 Farmers ManualやBrian Eno:133などの作曲家は、制作システムをその作品に使用してきました。

創造的なビジュアルアート:
アーティストEllsworth Kellyはチャンスオペレーションを使用して絵を作成し、グリッド内の色を割り当てます。彼はまた、紙の上に作品を作り、それをストリップや四角形にカットし、偶然の操作を使って再配置して配置を決定しました。

ハンス・ハッケー(Hans Haacke)のような芸術家は、芸術的な文脈で物理的および社会的システムのプロセスを探求してきた。 FrançoisMorelletは、非常に順序付けされたシステムと非常に混乱したシステムの両方を作品に使用しています。彼の絵画の中にはモアレ模様を作るための放射状線または平行線の規則的なシステムが特徴です。他の作品では、彼は偶然の操作を使ってグリッドの色を決定しました。 Sol LeWittは自然言語と幾何学的置換のシステムで表現されたシステムの形で生成的芸術を創造しました。 Harold CohenのAARONシステムは、ソフトウェア人工知能とロボットペイントデバイスを組み合わせて、物理的な人工物を作成する長年にわたるプロジェクトです。 SteinaとWoody Vasulkaは、ビデオアートのパイオニアであり、アナログビデオフィードバックを使用して制作アートを制作しています。ビデオのフィードバックは、現在、決定論的な混乱の例として引用されており、Vasulkasによる初期の調査では、何年も前の現代科学を予期していました。視覚的なフォームを作成するために進化的コンピューティングを活用するソフトウェアシステムには、Scott DravesとKarl Simsによって作成されたものが含まれます。デジタルアーティストのJoseph Nechvatalは、ウイルス感染症のモデルを利用しています。 Ken RinaldoのAutopoiesisには、15人のミュージシャンとロボット彫刻が含まれており、参加者の存在と互いの存在に基づいて行動します。アート制作のための独自のアルゴリズムを作成するアーティスト集団。 A. Bell Telephone Laboratories、IncorporatedのA. Michael Nollは、1962年に始まった数学的方程式とプログラムされたランダム性を使ってコンピュータアートをプログラミングしました。フランスのアーティストJean-Max Albertは、IapetusやO = C = Oのような環境彫刻の横に、生物学的活動の観点から植生自体に捧げられている。 Calmoduline Monumentプロジェクトは、カルシウムに選択的に結合するタンパク質、カルモジュリンの性質に基づいています。外的な物理的制約(風、雨など)は、植物の細胞膜の電位、ひいてはカルシウムの流動を変える。しかしながら、カルシウムはカルモジュリン遺伝子の発現を制御する。このように、植物は刺激があるときにその«典型的な»成長パターンを変更することができる。この記念碑的な彫刻の基本原理は、それらを拾い上げて輸送することができる程度に、これらの信号を拡大して色や形に変換し、植物の基本的な生物学的活動のレベルを示唆する植物の«決定»を示すことです。

Maurizio Bologniniは、概念的社会的な問題に取り組むために、生成マシンで働いています。 Mark Napierは、データマッピングのパイオニアであり、 “Carnivore”プロジェクトの一環として、イーサネットトラフィックのゼロとストリームのストリームに基づいて作品を作成しています。マーティン・ワトバーグは、このテーマをさらに進化させ、楽譜(「Shape of Song」、2001年)とWikipedia編集(Fernanda Viegasとの2003年のHistory Flow、2003年)のような多様なデータセットを劇的な視覚的構成に変換しました。カナダのアーティストSan Baseは2002年に「Dynamic Painting」アルゴリズムを開発しました。コンピュータアルゴリズムを「ブラシストローク」として使用することで、洗練されたイメージが作成されます。

ソフトウェア・アート:一部のアーティストにとって、グラフィック・ユーザー・インターフェースとコンピューター・コードは、それ自体独立した芸術形式になっています。 Adrian Wardは、アートとデザインに適用されるソフトウェアと生成方法に関する解説としてAuto-Illustratorを作成しました。
生成アーキテクチャ:
1987年にセレスティノ・ソドゥーは、イタリアの中世の町の人工DNAを作成し、そのアイデアに属するものとして識別可能な都市の無限の3Dモデルを生成することができました。

文学:Tristan Tzara、Brion Gysin、William Burroughsのような作家は、生成システムとして文献にランダム化を導入するために、カットアップ技術を使用しました。 Jackson Mac Lowはコンピュータ支援の詩を作り、アルゴリズムを使ってテキストを生成した。 Philip M. Parkerは、書籍全体を自動的に生成するソフトウェアを作成しています。 Jason NelsonはSpeech-to-Textソフトウェアを使用して、映画、テレビ、その他のオーディオソースから一連のデジタル詩を作成する生成方法を使用していました

生成ライブ・コーディング:
生成システムは、Max / MSP、vvvv、Fluxus、Isadora、Quartz Composer、openFrameworksなどの対話型プログラミング言語を使用するなど、動作中に変更することができます。これはアーティストによるプログラミングの標準的なアプローチですが、ライブコーディングとして知られるパフォーマンスプラクティスであるステージ上の生成システムを操作してライブミュージックやビデオを作成するためにも使用できます。ソフトウェアコーディングの多くの例と同様に、ライブコーディングは自律性ではなく人間の原作を強調するため、生成的アートとは反対に考えることができます。

自動生成システム:
非常に単純なコンピュータプログラムは、マイクロプロセッサのランダム描画機能のおかげで、予め定義された数の要素(またはランダムかつ任意の範囲に含まれる)を自動的に選択することを可能にする。次にプログラムはランダムに要素を注文します(「私たちはカードを混ぜる」)。最後に、これらの要素は、コンピュータプログラムによって提供される順序で受信(見られる、聞かれる、等)される。この非常にシンプルなシステムの概念図は、コンピュータの画面上で写真(以前に人間によって作られた要素)が互いに従うスライドショーですが、表示プログラムが起動するたびに写真の順番が異なります。

“制約付きランダム描画”。このシステムは、はるかに進化したもので、対象となるアート(ピクセル、サウンド、ノート、単語など)の構成要素を直接操作することができます。例えば、音楽の分野では、上記のようにではなく、1つの音符を自動的に整列させて、所定の長さの音楽セグメントを整理し、以前に1人または複数のミュージシャンによって演奏され、オーディオで記録されるwave)またはmidiファイル(パターン)のいずれかを選択します。 René-Louis Baronは、この基本原理と人工知能の研究を応用して、何百万ものメロディーの構成を一貫して統一し、あらゆるスタイルでミュージカル(対地詞を含む)を編成できる国際的な特許(「MedalComposer」) 。このプログラムの重量は小さい(40キロバイト)ので、工業用に低コストのチップに埋め込むことができます。拘束されたランダム描画プロセスは、合成ソフトウェアに課せられた制約に従ってプログラミングの自由度を大きくする。また、既存の音楽スタイルで生成された、またはプログラムによって「発明された」より多様な作品を提供します。

Share