Arte generativa

A arte generativa refere-se a arte que, no todo ou em parte, foi criada com o uso de um sistema autônomo. Um sistema autônomo neste contexto geralmente é um que não é humano e pode determinar de forma independente os recursos de uma obra de arte que de outra forma exigiriam decisões feitas diretamente pelo artista. Em alguns casos, o criador humano pode afirmar que o sistema gerador representa sua própria idéia artística e, em outros, que o sistema assume o papel de criador.

A arte generativa é uma forma contemporânea de criação artística, na qual não necessariamente a obra de arte ou produto final está no centro, mas o processo de criação e as ideias subjacentes. O trabalho ou o produto é criado processando uma invenção processual, ou seja, um conjunto de regras criadas pelo artista ou um programa gravado na forma de, por exemplo, linguagem natural, linguagem musical, código binário ou mecanismo .

A “arte generativa” é freqüentemente usada para se referir a arte algorítmica (artefato gerado por computador que é determinado algoritmicamente). Mas a arte generativa também pode ser feita usando sistemas de química, biologia, mecânica e robótica, materiais inteligentes, randomização manual, matemática, mapeamento de dados, simetria, telhas e muito mais. Muitas obras que fazem expressões orgânicas com um senso de unidade, como o meio da artificialidade e da natureza, utilizando a liberdade de cálculo e a velocidade computacional do computador e executando a teoria obtida na ciência natural.

A arte generativa costuma servir os artistas como meio de evitar a intencionalidade. O processamento ocorre de forma auto-organizada, sob a forma de um processo relativamente autônomo, como ações que – como na pontuação de um acontecimento – são feitas de acordo com instruções, por um programa de computador que executa instruções, informações de imagem ou outros conceitos, ou por outros meios e ajudas. Em diferentes condições de produção, o processo funciona de forma diferente. O resultado se move em limites mais ou menos dados, mas é imprevisível nele.

A arte generativa refere-se a uma obra de arte que é gerada de forma algorítmica, sintetizada e construída por algoritmos de software de computador ou processos autônomos matemáticos / mecânicos / aleatórios. Muitas obras que fazem expressões orgânicas com um senso de unidade, como o meio da artificialidade e da natureza, utilizando a liberdade de cálculo e a velocidade computacional do computador e executando a teoria obtida na ciência natural.

A arte generativa é uma arte que usa um sistema científico natural como um assunto principal como método de criação. Como premissa, pode-se dizer que difere de outros setores de arte na medida em que é necessário projetar um mecanismo que funcione de forma autônoma e criar um trabalho. Os trabalhos do sistema podem executar teorias científicas, como sistemas complexos e teoria da informação. O sistema construído com arte generativa é muito semelhante ao sistema encontrado em vários campos da ciência. Esse sistema muda o grau de complexidade ao longo do tempo na borda do caos e mostra um comportamento imprevisível, indo e voltando entre caos e ordem. No entanto, o próprio sistema opera de forma determinista. Wolfgang Amadeus Mozart “Musikalisches Würfelspiel” (jogo de dados de música) 1757 é um exemplo precoce de um sistema genérico baseado em aleatoriedade. A sua estrutura baseia-se nos elementos de ordem, por um lado, e, por outro, nos elementos da desordem.

Uma vez que o criador é obrigado a ter um alto grau de capacidade de imagem matemática e algoritmo complicado de planejamento e tecnologia de empacotamento, o limite para entrada é alto. É também uma área onde as pessoas matriculadas no campo da ciência que são boas em lidar com fórmulas e algoritmos matemáticos entram no campo ao tocar obras neste campo e sentir um forte apelo. Artistas ou criadores preparam certos princípios básicos, materiais como fórmulas e modelos matemáticos, e processam-nos para que um processo aleatório ou semi-aleatório funcione. Em muitas obras, mesmo em seu princípio básico, construindo um sistema que interage entre si entre os elementos teóricos, permitindo expressões complicadas que não podem ser obtidas apenas pela síntese de adição linear de elementos simples. O resultado permanecerá até certo ponto dentro dos limites estabelecidos, mas também há uma tendência para produzir mudanças sutis e negativas. A idéia de realizar atividades de criação artística com base em obras de arte existentes e similares é um dos elementos importantes da arte generativa e representa a natureza fundamental do processo orientado.

A arte generativa às vezes introduz a natureza em tempo real e aplica feedback e processos de geração ao estado atual do trabalho e muda de vez em quando. Tais trabalhos nunca vêem a mesma situação novamente. Para cenas de demonstração e cultura de video jockey, use vários ambientes de programação gráfica (por exemplo, Max / Msp, Pure Data) para criar trabalhos audiovisuais generativos em tempo real.

Até a aparência de Processamento na década de 2000, o ambiente de programação que pode se concentrar apenas na essência do conteúdo criativo não foi mantido, e ainda é difícil dizer que é um método de criação geral. Juntamente com a prosperidade da arte da mídia em vários meios de publicidade (site da Web, sinalização digital, etc.) e eventos nos 2010 e a difusão do processamento e openFrameworks na educação escolar das artes, é um campo que se espera desenvolver no futuro.

A inteligência artificial e o “comportamento” automático são introduzidos como um novo meio de arte generativa. A arte generativa não é um movimento de arte ou ideologia. É apenas um método criativo, não relacionado à intenção e ao conteúdo do trabalho.

Teorias da arte generativa:
Philip Galanter:
Na teoria mais amplamente citada da arte generativa, em 2003, Philip Galanter descreve sistemas artísticos generativos no contexto da teoria da complexidade. Em particular, a noção de complexidade efetiva de Murray Gell-Mann e Seth Lloyd é citada. Nesta visão, a arte generativa altamente ordenada e altamente desordenada pode ser vista como simples. A arte generativa altamente ordenada minimiza a entropia e permite a compactação máxima de dados e a arte generativa altamente desordenada maximiza a entropia e não permite a compactação significativa de dados. A arte generativa, em termos complexos, combina ordem e desordem de maneira semelhante à vida biológica e, de fato, métodos inspirados biologicamente são mais utilizados para criar arte generativa complexa. Esta visão está em desacordo com a teoria da informação anterior influenciou as visões de Max Bense e Abraham Moles, onde a complexidade na arte aumenta com a desordem.

Galanter observa ainda que, dado o uso da simetria visual, padrão e repetição pelas mais antigas culturas conhecidas, a arte generativa é tão antiga quanto a própria arte. Ele também aborda a equivocada equivalência de alguns que a arte baseada em regras é sinônimo de arte generativa. Por exemplo, alguma arte é baseada em regras de restrição que impedem o uso de certas cores ou formas. Essa arte não é generativa porque as regras de restrição não são construtivas, ou seja, por si só, não afirmam o que deve ser feito, apenas o que não pode ser feito.

Margaret Boden e Ernest Edmonds:
Em seu artigo de 2009, Margaret Boden e Ernest Edmonds concordam que a arte generativa não precisa ser restrita à feita usando computadores e que alguma arte baseada em regras não é generativa. Eles desenvolvem um vocabulário técnico que inclui Ele-art (arte eletrônica), C-art (arte de computador), D-art (arte digital), CA-art (arte assistida por computador), G-art (arte generativa), CG- arte (arte generativa baseada em computador), Evo-art (arte baseada em evolução), R-art (arte robótica), I-art (arte interativa), CI-art (arte digital baseada em computador) e VR-art (realidade virtual arte).

Tipos de arte generativa:
Música generativa:
Johann Philipp Kirnberger “Musikalisches Würfelspiel” (jogo de dados musicais) 1757 é considerado um exemplo precoce de um sistema generativo baseado na aleatoriedade. Os dados foram usados ​​para selecionar seqüências musicais de um conjunto numerado de frases previamente compostas. Este sistema forneceu um equilíbrio de ordem e desordem. A estrutura foi baseada em um elemento de ordem, por um lado, e desordem do outro.

As fugas de J.S. Bach pode ser considerado generativo, na medida em que existe um processo subjacente rigoroso seguido pelo compositor. Da mesma forma, o serialismo segue procedimentos rigorosos que, em alguns casos, podem ser configurados para gerar composições inteiras com intervenção humana limitada.

Compositores como John Cage,: 13-15 Farmers Manual e Brian Eno: 133 usaram sistemas generativos em seus trabalhos.

Arte visual generativa:
O artista Ellsworth Kelly criou pinturas usando operações de chance para atribuir cores em uma grade. Ele também criou trabalhos em papel que ele então cortou em tiras ou quadrados e voltou a montar usando operações de chance para determinar a colocação.

Artistas como Hans Haacke exploraram processos de sistemas físicos e sociais em contexto artístico. François Morellet usou sistemas altamente ordenados e altamente desordenados em sua arte. Algumas de suas pinturas apresentam sistemas regulares de linhas radiais ou paralelas para criar Padrões Moiré. Em outras obras, ele usou operações de chance para determinar a coloração das redes. Sol LeWitt criou arte generativa sob a forma de sistemas expressados ​​em linguagem natural e sistemas de permutação geométrica. O sistema AARON de Harold Cohen é um projeto de longa data que combina inteligência artificial de software com dispositivos de pintura robótica para criar artefatos físicos. Steina e Woody Vasulka são pioneiras em video-arte que usaram feedback de vídeo analógico para criar arte generativa. Os comentários de vídeo são agora citados como um exemplo de caos determinista, e as primeiras explorações dos Vasulkas anteciparam a ciência contemporânea por muitos anos. Os sistemas de software que exploram a computação evolutiva para criar a forma visual incluem aqueles criados por Scott Draves e Karl Sims. O artista digital Joseph Nechvatal explorou modelos de contágio viral. Autopoiesis de Ken Rinaldo inclui quinze esculturas musicais e robotizadas que interagem com o público e modificam seus comportamentos com base tanto na presença dos participantes quanto entre eles. 1414-145 Jean-Pierre Hebert e Roman Verostko são membros fundadores dos Algoristas, um grupo de artistas que criam seus próprios algoritmos para criar arte. A. Michael Noll, da Bell Telephone Laboratories, Incorporated, programou a arte do computador usando equações matemáticas e aleatoriedade programada, começando em 1962. O artista francês Jean-Max Albert, além de esculturas ambientais como Iapetus e O = C = O, desenvolveu um projeto dedicado à própria vegetação, em termos de atividade biológica. O projeto do Monumento a Calmodulina baseia-se na propriedade de uma proteína, calmodulina, para se unir seletivamente ao cálcio. As restrições físicas externas (vento, chuva, etc.) modificam o potencial elétrico das membranas celulares de uma planta e conseqüentemente o fluxo de cálcio. No entanto, o cálcio controla a expressão do gene calmodulina. Portanto, a planta pode, quando há um estímulo, modificar seu padrão de crescimento “típico”. Assim, o princípio básico desta escultura monumental é que, na medida em que poderiam ser levados e transportados, esses sinais poderiam ser ampliados, traduzidos em cores e formas, e mostrar as “decisões” da planta sugerindo um nível de atividade biológica fundamental.

Maurizio Bolognini trabalha com máquinas generativas para abordar preocupações conceituais e sociais. Mark Napier é pioneiro no mapeamento de dados, criando trabalhos baseados nos fluxos de zeros e no tráfego ethernet, como parte do projeto “Carnivore”. Martin Wattenberg avançou ainda mais para este tema, transformando “conjuntos de dados” tão diversos como partituras musicais (em “Shape of Song”, 2001) e as edições de Wikipedia (History Flow, 2003, com Fernanda Viegas) em composições visuais dramáticas. O artista canadense San Base desenvolveu um algoritmo de “pintura dinâmica” em 2002. Usando algoritmos de computador como “pinceladas”, a Base cria imagens sofisticadas que evoluem ao longo do tempo para produzir uma obra de arte fluida e nunca repetitiva.

Arte de software: para alguns artistas, interfaces de usuário gráficas e código de computador tornaram-se uma forma de arte independente em si. Adrian Ward criou o Auto-Illustrator como um comentário sobre software e métodos generativos aplicados à arte e ao design. [Citação necessária]
Arquitetura generativa:
Em 1987, Celestino Soddu criou o DNA artificial de cidades medievais italianas capazes de gerar infinitos modelos 3D de cidades identificáveis ​​como pertencentes à idéia.

Literatura: escritores como Tristan Tzara, Brion Gysin e William Burroughs usaram a técnica de corte para introduzir aleatorização na literatura como um sistema generativo. Jackson Mac Low produziu poesia assistida por computador e usava algoritmos para gerar textos; Philip M. Parker escreveu software para gerar automaticamente livros inteiros. Jason Nelson usou métodos generativos com o software Speech-to-Text para criar uma série de poemas digitais de filmes, televisão e outras fontes de áudio

Codificação ao vivo generativa:
Os sistemas generativos podem ser modificados enquanto operam, por exemplo usando linguagens de programação interativas, como Max / MSP, vvvv, Fluxus, Isadora, Quartz Composer e OpenFrameworks. Esta é uma abordagem padrão para a programação por artistas, mas também pode ser usada para criar música ao vivo e / ou vídeo manipulando sistemas generativos no palco, uma prática de desempenho que se tornou conhecida como codificação ao vivo. Tal como acontece com muitos exemplos de arte de software, porque a codificação ao vivo enfatiza a autoria humana em vez da autonomia, pode ser considerada em oposição à arte generativa.

Sistemas de geração automática:
Um programa de computador muito simples torna possível, graças à função de desenho aleatório do microprocessador, escolher automaticamente um número predefinido de elementos (ou ele próprio aleatório e incluído em um intervalo arbitrário). O programa então ordena aleatoriamente os elementos (“misturamos os cartões”). Finalmente, esses elementos são recebidos (vistos, ouvidos, etc.) na ordem fornecida pelo programa de computador. A ilustração conceitual deste sistema muito simples é o slide show cujas fotografias (elementos previamente criados por um ser humano) se seguem na tela do computador, mas em cada lançamento do programa de visualização, a ordem das fotografias é diferente.

O “sorteio aleatório com restrições”. Este sistema, muito mais evoluído, permite operar diretamente nos elementos constituintes da arte alvo (pixel, som, nota, palavra, etc.). No campo da música, por exemplo, é uma questão de organizar automaticamente as notas, uma após a outra e não como acima, para organizar segmentos de música de um determinado comprimento e previamente interpretados por um ou vários músicos e gravados em áudio ( wave) ou em um arquivo midi (padrão). Aplicando este princípio fundamental e sua pesquisa em inteligência artificial, o francês René-Louis Baron projetou um processo protegido por patentes internacionais (“MedalComposer”), permitindo a composição de milhões de melodias “consistentes” e orquestradas em todos os estilos musicais (incluindo contraponto) . O peso deste programa é pequeno (40 kilobytes), o que permite que ele seja incorporado em um chip de baixo custo para uso industrial. O processo de desenho aleatório limitado permite maior liberdade de programação de acordo com as restrições impostas ao software de composição. Ele também oferece uma maior variedade de trabalhos gerados em estilos musicais existentes ou “inventados” pelo programa.