Генеративное искусство относится к искусству, которое полностью или частично было создано с использованием автономной системы. Автономная система в этом контексте, как правило, является нечеловеческой и может независимо определять особенности художественных работ, которые в противном случае требовали бы решений, принимаемых непосредственно художником. В некоторых случаях человек-создатель может утверждать, что генеративная система представляет свою собственную художественную идею, а в других, что система берет на себя роль создателя.
«Генеративное искусство» — это современная форма художественного творчества, в которой не обязательно произведение искусства или конечный продукт находится в центре, но процесс создания и основные идеи. Работа или продукт создаются путем обработки технологического изобретения, то есть набора правил, созданных художником, или программы, которая записывается в форме, например, естественного языка, музыкального языка, двоичного кода или механизма ,
«Генеративное искусство» часто используется для обозначения алгоритмического искусства (компьютерное произведение, которое алгоритмически определено). Но генеративное искусство также может быть создано с использованием систем химии, биологии, механики и робототехники, интеллектуальных материалов, ручной рандомизации, математики, картографирования данных, симметрии, черепицы и т. Д. Многие работы, которые делают органические выражения с чувством единства, такие как середина искусственности и природы, используют свободу вычислений и вычислительную скорость компьютера и выполняют теорию, полученную в естествознании.
Генеративное искусство часто служит художникам как средство избежать интенциональности. Обработка выполняется самоорганизующимся образом в виде относительно автономного процесса, такого как действия, которые, как и в случае с результатом, выполняются в соответствии с инструкциями, компьютерной программой, которая выполняет инструкции, информацию об изображении или другими понятиями или другими средствами и средствами. В разных производственных условиях процесс выполняется по-разному. Результат движется в более или менее заданных пределах, но в нем непредсказуем.
Генеративное искусство относится к произведению искусства, которое алгоритмически сгенерировано, синтезировано и построено с помощью компьютерных программных алгоритмов или математических / механических / случайных автономных процессов. Многие работы, которые делают органические выражения с чувством единства, такие как середина искусственности и природы, используют свободу вычислений и вычислительную скорость компьютера и выполняют теорию, полученную в естествознании.
Генеративное искусство — это искусство, использующее естественную научную систему как основной предмет как метод создания. В качестве предпосылки можно сказать, что он отличается от других секторов искусства тем, что необходимо разработать механизм, который работает автономно и создает работу. Работы системы могут выполнять научные теории, такие как сложные системы и теория информации. Система, построенная с помощью генеративного искусства, очень похожа на систему, существующую в различных областях науки. Такая система меняет степень сложности во времени на краю хаоса и показывает непредсказуемое поведение, перемещаясь между хаосом и порядком. Однако сама система работает детерминистически. Вольфганг Амадей Моцарт «Musikalisches Würfelspiel» (игра с музыкальными играми) 1757 — это ранний пример общей системы, основанной на случайности. Его структура основана на элементах порядка, с одной стороны, а с другой — на элементах беспорядка.
Поскольку создатель должен обладать высокой степенью математической способности изображения и сложной технологией разработки и упаковки алгоритмов, порог входа очень высок. Это также область, где люди, обучающиеся в области науки, которые хорошо справляются с математическими формулами и алгоритмами, выходят на поле, прикоснувшись к работам в этой области и чувствуя сильное обращение. Художники или создатели готовят определенные базовые принципы, материалы, такие как математические формулы и шаблоны, и обрабатывают их так, чтобы выполнялся случайный или полуслучайный процесс. Во многих работах, даже в своем основном принципе, путем построения системы, которая взаимодействует между собой между теоретическими элементами, допускает сложные выражения, которые не могут быть получены только путем линейного сложения простых элементов. Результат останется в некоторой степени в пределах установленных пределов, но есть также тенденция производить тонкие и смелые изменения. Идея проведения художественных творческих работ, основанная на существующих произведениях искусства и т. П., Является одним из важных элементов генеративного искусства и представляет собой фундаментальный характер ориентированного на процесс.
Генеративное искусство иногда вводит природу в реальном времени и применяет процессы обратной связи и генерации к текущему состоянию работы и меняет ее время от времени. Такие работы никогда больше не видят такой же ситуации. Для демонстрационных сцен и культуры видео жокея и т. Д. Используются различные среды графического программирования (например, Max / Msp, Pure Data) для создания генерирующей аудиовизуальной работы в режиме реального времени.
До появления обработки в 2000-х годах среда программирования, которая могла сосредоточиться только на сущности творческого контента, не поддерживалась, и пока сложно сказать, что это общий метод создания. В сочетании с процветанием медиа-искусства в различных рекламных средах (веб-сайт, цифровые вывески и т. Д.) И событиями в 2010 году, а также распространение обработки и открытий в школьном образовании искусств, это поле, которое, как ожидается, будет развиваться в будущем.
Искусственный интеллект и автоматизированное «поведение» вводятся как новое средство генеративного искусства. Генеративное искусство — это не искусство, а идеология. Это всего лишь творческий метод, не связанный с намерением и содержанием работы.
Теории генеративного искусства:
Филипп Галантер:
В наиболее широко цитируемой теории генеративного искусства в 2003 году Филипп Галантер описывает генеративные художественные системы в контексте теории сложности. В частности, приводится понятие эффективной сложности Мюррея Гелла-Манна и Сета Ллойда. В этом представлении как строго упорядоченное, так и сильно разупорядоченное порождающее искусство можно рассматривать как простое. Высокоупорядоченное генерирующее искусство минимизирует энтропию и позволяет максимально сжатие данных, а сильно разупорядоченное генеративное искусство максимизирует энтропию и запрещает значительное сжатие данных. Максимально сложное генеративное искусство смешивает порядок и беспорядок по форме, подобной биологической жизни, и действительно биологически вдохновленные методы наиболее часто используются для создания сложного генеративного искусства. Эта точка зрения расходится с более ранней теорией информации, на которую влияют взгляды Макса Бенса и Авраама Мола, где сложность в искусстве возрастает с беспорядком.
Галантер отмечает далее, что, учитывая использование визуальной симметрии, картины и повторения древнейшими известными культурами, порождающее искусство так же стара, как само искусство. Он также обращается к ошибочной эквивалентности некоторыми, что искусство, основанное на правилах, является синонимом генеративного искусства. Например, некоторое искусство основано на правилах ограничений, которые запрещают использование определенных цветов или форм. Такое искусство не является генеративным, потому что правила ограничений не являются конструктивными, то есть сами по себе они не утверждают, что нужно делать, только то, что не может быть сделано.
Маргарет Боден и Эрнест Эдмондс:
В своей статье в 2009 году Маргарет Боден и Эрнест Эдмондс согласны с тем, что генеративное искусство не обязательно должно ограничиваться тем, что сделано с использованием компьютеров, и что некоторые основанные на правилах искусства не являются генеративными. Они разрабатывают технический словарь, который включает в себя: Ele-art (электронное искусство), C-art (компьютерное искусство), D-art (цифровое искусство), CA-art (компьютерное искусство), G-art (генеративное искусство), CG- искусство (компьютерное генеративное искусство), Evo-art (искусство на основе эволюции), R-art (робототехническое искусство), I-art (интерактивное искусство), CI-art (компьютерное интерактивное искусство) и VR-art (виртуальная реальность Изобразительное искусство).
Виды генеративного искусства:
Генеративная музыка:
1757 — это пример раннего примера генеративной системы, основанной на случайности. Кубики использовались для выбора музыкальных последовательностей из пронумерованного пула ранее составленных фраз. Эта система обеспечивала баланс порядка и беспорядков. Структура была основана на элементе порядка, с одной стороны, и беспорядке — с другой.
Фуги J.S. Баха можно считать генеративным, поскольку существует строгий процесс, за которым следует композитор. Аналогичным образом, сериализм следует строгим процедурам, которые в некоторых случаях могут быть созданы для создания целых композиций с ограниченным вмешательством человека.
Композиторы, такие как Джон Кейдж, 13-15 Руководство для фермеров и Брайан Ино: 133 использовали генеративные системы в своих работах.
Генеративное визуальное искусство:
Художник Ellsworth Kelly создал картины, используя случайные операции, чтобы назначать цвета в сетке. Он также создал работы на бумаге, которые затем разрезали на полоски или квадраты и собирали с помощью случайных операций для определения места размещения.
Художники, такие как Ханс Хаак, изучали процессы физических и социальных систем в художественном контексте. В своих работах Франсуа Мореллет использовал в своих работах как высокоупорядоченные, так и сильно разупорядоченные системы. Некоторые из его картин имеют регулярные системы радиальных или параллельных линий для создания Муаровых паттернов. В других работах он использовал случайные операции для определения окраски сеток. Сол Левитт создал генеративное искусство в виде систем, выраженных на естественном языке и системах геометрической перестановки. Система AARON от Harold Cohen — это давний проект, сочетающий в себе программный искусственный интеллект с роботизированными устройствами для рисования для создания физических артефактов. Steina и Woody Vasulka — пионеры видеоарта, которые использовали обратную связь с аналоговым видео для создания генеративного искусства. Видео-обратная связь теперь цитируется как пример детерминированного хаоса, а ранние исследования Васулкаса предполагали современную науку на многие годы. Программные системы, использующие эволюционные вычисления для создания визуальной формы, включают в себя те, которые созданы Скоттом Дрейвсом и Карлом Симсом. Цифровой художник Джозеф Нехватал использовал модели вирусной заразы. Autopoiesis Кена Ринальдо включает в себя пятнадцать музыкальных и роботизированных скульптур, которые взаимодействуют с публикой и изменяют их поведение, основанное как на присутствии участников, так и на каждом из них. [14] — Жан-Пьер Хеберт и Роман Вероско — основатели алгористов, группа художников, которые создают свои собственные алгоритмы для создания искусства. А. Майкл Нолл из Bell Telephone Laboratories, Incorporated, программировал компьютерное искусство с использованием математических уравнений и запрограммированной случайности, начиная с 1962 года. Французский художник Жан-Макс Альберт, помимо экологических скульптур, таких как Iapetus, и O = C = O, разработал проект посвященный самой растительности, с точки зрения биологической активности. Проект монумента Кальмодулина основан на свойстве белка, кальмодулина, чтобы избирательно связываться с кальцием. Внешние физические ограничения (ветер, дождь и т. Д.) Изменяют электрический потенциал клеточных мембран растения и, следовательно, поток кальция. Однако, кальций контролирует экспрессию гена кальмодулина. Таким образом, растение может, когда есть стимул, изменить свой «типичный» шаблон роста. Таким образом, основной принцип этой монументальной скульптуры состоит в том, что в той мере, в какой они могут быть подняты и транспортированы, эти сигналы могут быть увеличены, переведены в цвета и формы и показать «решения» завода, предлагающие уровень фундаментальной биологической активности.
Маурицио Болоньни работает с генерирующими машинами для решения концептуальных и социальных проблем. Марк Нейпир является пионером в области картографирования данных, создавая работы, основанные на потоках нулей и потоков в сети Ethernet, в рамках проекта «Carnivore». Мартин Ваттенберг продвинул эту тему дальше, превращая «наборы данных» столь же разнообразными, как музыкальные партитуры (в «Shape of Song», 2001) и Wikipedia edits (History Flow, 2003, с Fernanda Viegas) в драматические визуальные композиции. Канадский художник San Base разработал алгоритм «Динамическая живопись» в 2002 году. Используя компьютерные алгоритмы как «мазки кисти», Base создает сложные изображения, которые со временем эволюционируют, чтобы создать жидкое, никогда повторяющееся произведение искусства.
Программное искусство: для некоторых художников графические пользовательские интерфейсы и компьютерный код стали самостоятельной формой искусства сами по себе. Адриан Уорд создал Auto-Illustrator в качестве комментария к программному обеспечению и генеративным методам, применяемым к искусству и дизайну. [Править]
Генерирующая архитектура:
В 1987 году Селестино Содду создал искусственную ДНК итальянских средневековых городов, способную генерировать бесконечные 3D-модели городов, идентифицируемых как принадлежащие к идее.
Литература: писатели, такие как Тристан Цара, Брион Гисин и Уильям Берроуз, использовали методику вырезания, чтобы ввести рандомизацию в литературу как генеративную систему. Джексон Мак Лоу выпустил компьютерную поэзию и использовал алгоритмы для генерации текстов; Филипп М. Паркер написал программное обеспечение для автоматического создания целых книг. Джейсон Нельсон использовал генеративные методы с программным обеспечением Speech-to-Text для создания серии цифровых стихотворений из фильмов, телевидения и других аудиоисточников
Генерированное живое кодирование:
Генерирующие системы могут быть изменены во время их работы, например, с использованием интерактивных языков программирования, таких как Max / MSP, vvvv, Fluxus, Isadora, Quartz Composer и openFrameworks. Это стандартный подход к программированию со стороны художников, но также может быть использован для создания живой музыки и / или видео, манипулируя генеративными системами на сцене, которая стала известна как живое кодирование. Как и во многих примерах программного обеспечения, потому что живое кодирование подчеркивает авторство человека, а не автономию, оно может рассматриваться как противопоставление порождающему искусству.
Автоматические системы генерации:
Очень простая компьютерная программа позволяет, благодаря функции случайного розыгрыша микропроцессора, автоматически выбирать предопределенное количество элементов (или само случайное и включаемое в произвольный диапазон). Затем программа произвольно упорядочивает элементы («мы смешиваем карты»). Наконец, эти элементы принимаются (видны, слышны и т. Д.) В порядке, предусмотренном компьютерной программой. Концептуальной иллюстрацией этой очень простой системы является слайд-шоу, фотографии которого (элементы, ранее сделанные человеком) следуют друг за другом на экране компьютера, но при каждом запуске программы просмотра порядок фотографий отличается.
«Случайная ничья с ограничениями». Эта система, гораздо более развитая, позволяет напрямую работать с составными элементами целевого искусства (пиксель, звук, заметка, слово и т. Д.). Например, в области музыки речь идет о автоматической организации заметок, один за другим, а не как выше, для организации сегментов музыки определенной длины и ранее воспроизведенных несколькими музыкантами и записанных в аудио ( волна) или в midi-файле (рисунок). Применяя этот основополагающий принцип и свои исследования в области искусственного интеллекта, французский René-Louis Baron разработал процесс, защищенный международными патентами («MedalComposer»), позволяющий составлять миллионы мелодий «последовательно» и организовывать во всех стилях музыкальные (в том числе контрапункт) , Вес этой программы крошечный (40 килобайт), что позволяет встроить его в недорогой чип для промышленного использования. Сжатый случайный процесс рисования обеспечивает большую свободу программирования в соответствии с ограничениями, налагаемыми на программное обеспечение состава. Он также предлагает множество разнообразных произведений, созданных в существующих музыкальных стилях или «изобретенных» программой.