Arte generativo

Condensation Cube, plexiglas and water; Hirshhorn Museum and Sculpture Garden, started 1965, completed 2008 by Hans Haacke

Vista de la instalación Geometría Irracional 2008 by Pascal Dombis

Instalación basada en telepresencia 10.000 Moving Cities, 2016 por Marc Lee

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 es generalmente uno que no es humano y puede determinar de forma independiente las características de una obra de arte que, de otro modo, requerirían 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.

"Arte generativo" a menudo se refiere al arte algorítmico (obra de arte generada por computadora determinada algorítmicamente) y medios sintéticos (término general para cualquier medio generado algorítmicamente), pero los artistas también pueden hacerlo usando sistemas de química, biología, mecánica y robótica, materiales inteligentes, aleatorización manual, matemáticas, mapeo de datos, simetría, mosaico y más.

Historia

El uso de la palabra "generativo" en la discusión del arte se ha desarrollado a lo largo del tiempo. El uso de "ADN artificial" define un enfoque generativo del arte centrado en la construcción de un sistema capaz de generar eventos impredecibles, todos con un carácter común reconocible. El uso de sistemas autónomos, requerido por algunas definiciones contemporáneas, enfoca un enfoque generativo donde los controles se reducen fuertemente. Este enfoque también se denomina "emergente". Margaret Boden y Ernest Edmonds han señalado el uso del término "arte generativo" en el contexto amplio de gráficos por computadora automatizados en la década de 1960, comenzando con obras de arte exhibidas por Georg Nees y Frieder Nake en 1965: A. Michael Noll hizo su arte por computadora inicial, combinando aleatoriedad con orden, en 1962, y lo exhibió junto con obras de Bell Julesz en 1965.

Los términos "arte general" y "arte computador" se han utilizado en tándem, y más o menos intercambiablemente, desde los primeros días.

La primera exposición de este tipo mostró el trabajo de Nees en febrero de 1965, que según algunos se tituló "Generative Computergrafik". Si bien el propio Nees no recuerda, este fue el título de su tesis doctoral publicada unos años después. El título correcto de la primera exposición y catálogo era "computer-grafik". "Arte generativo" y los términos relacionados eran de uso común por varios otros artistas informáticos tempranos en esta época, incluidos Manfred Mohr y Ken Knowlton. Vera Molnár (nacida en 1924) es una artista mediática francesa de origen húngaro. Molnar es ampliamente considerada como una pionera del arte generativo y también es una de las primeras mujeres en usar computadoras en su práctica artística. El término "Arte generativo" con el significado de sistemas de obras de arte dinámicos capaces de generar múltiples eventos de obras de arte se usó claramente por primera vez para el "Arte generativo" conferencia en Milán en 1998.

El término también se ha utilizado para describir el arte abstracto geométrico en el que elementos simples se repiten, transforman o modifican para generar formas más complejas. Así definido, el arte generativo fue practicado por los artistas argentinos Eduardo Mac Entyre y Miguel Ángel Vidal a fines de la década de 1960. En 1972, Paul Neagu, de origen rumano, creó el Grupo de Arte Generativo en Gran Bretaña. Fue poblado exclusivamente por Neagu utilizando alias como "Hunsy Belmood" y "Edward Larsocchi." En 1972, Neagu dio una conferencia titulada 'Formas de arte generativo' en el Queen's University, Festival de Belfast.

En 1970, la Escuela del Instituto de Arte de Chicago creó un departamento llamado Generative Systems. Como lo describió Sonia Landy Sheridan, la atención se centró en las prácticas artísticas que utilizaban las entonces nuevas tecnologías para la captura, la transferencia entre máquinas, la impresión y la transmisión de imágenes, así como la exploración del aspecto del tiempo en la transformación de la información de la imagen. También destaca John Dunn, primero alumno y luego colaborador de Sheridan.

En 1988, Clauser identificó el aspecto de la autonomía sistémica como un elemento crítico en el arte generativo:

Debe ser evidente por la descripción anterior de la evolución del arte generativo que el proceso (o la estructuración) y el cambio (o la transformación) están entre sus características más definitivas, y que estas características y el mismo término 'generativo' implican desarrollo dinámico y movimiento. (el resultado) no es una creación del artista sino más bien el producto del proceso generativo - una estructura auto-precipitante.

En 1989, Celestino Soddu definió el enfoque del Diseño Generativo para la Arquitectura y el Diseño Urbano en su libro Citta' Aleatorie.

En 1989, Franke se refirió a las "matemáticas generativas" como "el estudio de las operaciones matemáticas adecuadas para generar imágenes artísticas".

Desde mediados de la década de 1990, Brian Eno popularizó los términos música generativa y sistemas generativos, estableciendo una conexión con la música experimental anterior de Terry Riley, Steve Reich y Philip Glass.

Desde finales del siglo XX, comunidades de artistas generativos, diseñadores, músicos y teóricos comenzaron a reunirse, formando perspectivas transversales. La primera reunión sobre Arte generativo fue en 1998, en la conferencia inaugural de Arte Generativo Internacional en la Universidad Politecnico di Milano, Italia. En Australia, la conferencia Iterate sobre sistemas generativos en las artes electrónicas siguió en 1999. La discusión en línea se ha centrado en torno a la lista de correo eu-gene, que comenzó a fines de 1999, y ha albergado gran parte del debate que ha definido el campo. A estas actividades se ha unido más recientemente la conferencia Generator.x en Berlín a partir de 2005. En 2012, Celestino Soddu y Enrica Colabella fundaron la nueva revista GASATHJ, Generative Art Science and Technology Hard Journal, uniendo a varios artistas generativos y científicos en el consejo editorial.

Algunos han argumentado que, como resultado de este compromiso a través de los límites disciplinarios, la comunidad ha convergido en un significado compartido del término. Como lo expresaron Boden y Edmonds en 2011:

Hoy en día, el término "arte generador" sigue siendo actual dentro de la comunidad artística relevante. Desde 1998 se han celebrado en Milán una serie de conferencias con ese título (Generativeart.com), y Brian Eno ha sido influyente en la promoción y utilización de métodos de arte generativos (Eno, 1996). Tanto en la música como en el arte visual, el uso del término ha convergedo ahora en trabajos que han sido producidos por la activación de un conjunto de reglas y donde el artista permite que un sistema informático se haga cargo por lo menos de algunas de las decisiones (aunque, por supuesto, el artista determina las reglas).

En la convocatoria de las conferencias de Arte Generativo de Milán (anuales a partir de 1998), la definición de Arte Generativo de Celestino Soddu:

Arte Generativo es la idea realizada como código genético de eventos artificiales, como la construcción de sistemas complejos dinámicos capaces de generar variaciones interminables. Cada Proyecto Generativo es un software conceptual que trabaja produciendo eventos únicos y no repetibles, como música o objetos 3D, como sea posible y múltiples expresiones de la idea generadora fuertemente reconocibles como una visión perteneciente a un artista / diseñador / músico / arquitecto /matemático.

La discusión sobre la lista de correo de eu-gene se enmarcó en la siguiente definición de Adrian Ward de 1999:

El arte generativo es un término dado a la obra que se deriva de concentrarse en los procesos involucrados en la producción de una obra, generalmente (aunque no estrictamente) automatizada por el uso de una máquina o computadora, o mediante instrucciones matemáticas o pragmáticas para definir las reglas por las que se ejecutan tales obras.

Philip Galanter proporciona una definición similar:

El arte generativo se refiere a cualquier práctica artística en la que el artista crea un proceso, como un conjunto de reglas de lenguaje natural, un programa informático, una máquina u otra invención procesal, que luego se pone en marcha con cierto grado de autonomía que contribuye o resulta en una obra completa de arte.

Una imagen generada por Stable Diffusion usando el impulso "un astronauta montando un caballo, por Picasso". Los modelos de imagen generativa son adeptos de imitar el estilo visual de artistas particulares en su conjunto de formación, lo que da lugar a un retroceso de algunos artistas que se oponen a imitaciones de su estilo generadas a gran escala sin su permiso.

Alrededor de la década de 2020, los modelos de IA generativa aprendieron a imitar el estilo distintivo de autores particulares. Por ejemplo, un modelo de imagen generativa como Stable Diffusion puede modelar las características estilísticas de un artista como Pablo Picasso (incluyendo sus pinceladas particulares, el uso del color, la perspectiva, etc.), y un usuario puede diseñar un aviso como como "un astronauta a caballo, de Picasso" hacer que el modelo genere una imagen novedosa aplicando el estilo del artista a un tema arbitrario. Los modelos de imagen generativa han recibido una reacción negativa significativa de los artistas que se oponen a que su estilo sea imitado sin su permiso, argumentando que esto perjudica su capacidad de beneficiarse de su propio trabajo.

Tipos

Música

El Musikalisches Würfelspiel ("Juego de dados musicales") de Johann Kirnberger de 1757 se considera un ejemplo temprano de un sistema generativo basado en la aleatoriedad. Se utilizaron dados para seleccionar secuencias musicales de un grupo numerado de frases compuestas previamente. Este sistema proporcionó un equilibrio de orden y desorden. La estructura se basaba en un elemento de orden por un lado y desorden por el otro.

Las fugas de J.S. Bach podría considerarse generativo, en el sentido de que existe 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, Farmers Manual y Brian Eno han utilizado sistemas generativos en sus obras.

Artes visuales

El artista Ellsworth Kelly creó pinturas utilizando operaciones aleatorias para asignar colores en una cuadrícula. También creó obras en papel que luego cortó en tiras o cuadrados y volvió a ensamblar utilizando operaciones aleatorias para determinar la ubicación.

Album de 10 sérigraphies sur 10 ans, de François Morellet, 2009

Iapetus, por Jean-Max Albert, 1985

Monumento a la calma, por Jean-Max Albert, 1991

Artistas como Hans Haacke han explorado los procesos de los sistemas físicos y sociales en el contexto artístico. François Morellet ha utilizado sistemas muy ordenados y muy desordenados en su obra de arte. Algunas de sus pinturas presentan sistemas regulares de líneas radiales o paralelas para crear Moiré Patterns. En otros trabajos, ha utilizado operaciones aleatorias para determinar la coloración de las cuadrículas. Sol LeWitt creó 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 software de inteligencia artificial con dispositivos robóticos de pintura para crear artefactos físicos. Steina y Woody Vasulka son pioneros del videoarte que utilizaron retroalimentación de video analógico para crear arte generativo. La retroalimentación de video ahora se cita como un ejemplo de caos determinista, y las primeras exploraciones de los Vasulka anticiparon la ciencia contemporánea por muchos años. Los sistemas de software que explotan la computación 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. Autopoiesis de Ken Rinaldo incluye quince esculturas musicales y robóticas que interactúan con el público y modifican sus comportamientos en función tanto de la presencia de los participantes como entre ellos. Jean-Pierre Hebert y Roman Verostko son miembros fundadores de Algorists, un grupo de artistas que crean sus propios algoritmos para crear arte. A. Michael Noll, de Bell Telephone Laboratories, Incorporated, arte computarizado programado utilizando ecuaciones matemáticas y aleatoriedad programada, a partir de 1962. El artista francés Jean-Max Albert, además de esculturas ambientales como Iapetus, y O=C=O, desarrolló un proyecto dedicado a la propia vegetación, en términos de actividad biológica. El proyecto Calmoduline Monument se basa en la propiedad de una proteína, la calmodulina, de unirse selectivamente al calcio. Las limitaciones 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 de la calmodulina. La planta puede así, cuando hay un estímulo, modificar su "típico" patrón de crecimiento. Entonces, el principio básico de esta escultura monumental es que, en la medida en que se puedan recoger y transportar, estas señales se pueden ampliar, traducir en colores y formas, y mostrar las 'decisiones' de la planta. sugiriendo un nivel de actividad biológica fundamental.

Maurizio Bolognini trabaja con máquinas generativas para abordar preocupaciones conceptuales y sociales. Mark Napier es un pionero en el mapeo de datos, creando obras basadas en flujos de ceros y unos en el tráfico de Ethernet, como parte del programa "Carnivore" proyecto. Martin Wattenberg llevó más lejos este tema, transformando los "conjuntos de datos" tan diversas como partituras 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 una "Pintura dinámica" algoritmo en 2002. Usando algoritmos informáticos como "pinceladas," Base crea imágenes sofisticadas que evolucionan con el tiempo para producir una obra de arte fluida que nunca se repite.

Desde 1996 ha habido generadores de ambigramas que generan automáticamente ambigramas.

El compositor italiano Pietro Grossi, pionero de la música por computadora desde 1986, extendió sus experimentos a las imágenes (mismo procedimiento utilizado en su obra musical) precisamente a los gráficos por computadora, escribiendo programas con decisiones automáticas específicas y desarrollando el concepto de HomeArt, presentado por primera vez en la exposición Nueva Atlántida: el continente de la música electrónica organizada por la Bienal de Venecia en 1986.

Algunos artistas contemporáneos que crean obras de arte visuales generativas son Daniel Shiffman, Zachary Lieberman, Golan Levin, Ben Fry y Giles Whitaker (artista).

Arte del software

Para algunos artistas, las interfaces gráficas de usuario y el código informático se han convertido en una forma de arte independiente en sí mismos. Adrian Ward creó Auto-Illustrator como un comentario sobre software y métodos generativos aplicados al arte y el diseño.

Arquitectura

En 1987, Celestino Soddu creó el ADN artificial de las ciudades medievales italianas capaz de generar un sinfín de modelos 3D de ciudades identificables como pertenecientes a la idea.

En 2010, Michael Hansmeyer generó columnas arquitectónicas en un proyecto llamado "Columnas subdivididas: un nuevo orden (2010)". La pieza exploró cómo el proceso simple de subdivisión repetida puede crear patrones arquitectónicos elaborados. En lugar de diseñar columnas directamente, Hansmeyer diseñó un proceso que producía columnas automáticamente. El proceso podría ejecutarse una y otra vez con diferentes parámetros para crear infinitas permutaciones. Las permutaciones interminables podrían considerarse un sello distintivo del diseño generativo.

Literatura

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

A fines de la década de 2010, los autores comenzaron a experimentar con redes neuronales entrenadas en grandes conjuntos de datos de idiomas. ReRites de David Jhave Johnston es un ejemplo temprano de poesía generada por IA editada por humanos.

Codificación en vivo

Los sistemas generativos se pueden modificar mientras funcionan, por ejemplo, mediante el uso de entornos de programación interactivos como SuperCollider, Fluxus y TidalCycles, incluidos entornos de parches como Max/MSP, Pure Data y vvvv. Este es un enfoque estándar para la programación de los artistas, pero también se puede usar para crear música y/o video en vivo mediante la manipulación de sistemas generativos en el escenario, una práctica de interpretación que se conoce como codificación en vivo. Al igual que con muchos ejemplos de arte de software, debido a que la codificación en vivo enfatiza la autoría humana en lugar de la autonomía, puede considerarse en oposición al arte generativo.

Teorías

Felipe Galanter

En la teoría del arte generativo más 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 pueden verse como simples. El arte generativo altamente ordenado minimiza la entropía y permite la máxima compresión de datos, y el arte generativo altamente desordenado maximiza la entropía y no permite una compresión de datos significativa. El arte generativo de máxima complejidad combina el orden y el desorden de una manera similar a la vida biológica y, de hecho, los métodos inspirados en la biología se utilizan con mayor frecuencia para crear arte generativo complejo. Este punto de vista está en desacuerdo con los puntos de vista anteriores influenciados por la teoría de la información 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 por parte de las culturas más antiguas conocidas, el arte generativo es tan antiguo como el arte mismo. También aborda la equivalencia errónea de algunos de que el arte basado en reglas es sinónimo de arte generativo. Por ejemplo, algunas obras de arte se basan en reglas de restricción 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 están de acuerdo en que el arte generativo no tiene por qué limitarse al que se realiza con computadoras y que parte del arte basado en reglas no es generativo. Desarrollan un vocabulario técnico que incluye Ele-art (arte electrónico), C-art (arte por computadora), D-art (arte digital), CA-art (arte asistido por computadora), G-art (arte generativo), CG- art (arte generativo basado en computadora), Evo-art (arte basado en la evolución), R-art (arte robótico), I-art (arte interactivo), CI-art (arte interactivo basado en computadora) y VR-art (arte de realidad virtual). arte).

Preguntas

El discurso en torno al arte generativo puede caracterizarse por las cuestiones teóricas que motivan su desarrollo. McCormack et al. Proponga las siguientes preguntas, mostradas con resúmenes parafraseados, como las más importantes:

1. ¿Puede una máquina originar algo? Relacionado con la inteligencia de la máquina - puede una máquina generar algo nuevo, significativo, sorprendente y de valor: un poema, una obra de arte, una idea útil, una solución a un problema de larga data?
2. ¿Cómo es ser una computadora que hace arte? Si una computadora pudiera originar el arte, ¿cómo sería desde la perspectiva del ordenador?
3. ¿Se puede formalizar la estética humana?
4. ¿Qué nuevos tipos de arte permite el ordenador? Muchas obras de arte generativas no involucran computadoras digitales, pero ¿qué trae el arte generativo de la computadora que es nuevo?
5. ¿En qué sentido es representativa del arte generativo, y qué representa?
6. ¿Cuál es el papel de la aleatoriedad en el arte generativo? Por ejemplo, ¿qué dice el uso del azar sobre el lugar de la intencionalidad en la fabricación del arte?
7. ¿Qué puede decir el arte generativo computacional sobre la creatividad? ¿Cómo podría el arte generativo dar lugar a artefactos e ideas nuevos, sorprendentes y valiosos?
8. ¿Qué caracteriza el buen arte generativo? ¿Cómo podemos formar una comprensión más crítica del arte generativo?
9. ¿Qué podemos aprender sobre el arte del arte generativo? Por ejemplo, ¿puede considerarse el mundo del arte un complejo sistema generativo que implica muchos procesos fuera del control directo de artistas, que son agentes de producción dentro de un mercado de arte global estratificado?
10. ¿Qué acontecimientos futuros nos obligarían a repensar nuestras respuestas?

Otra pregunta es sobre el posmodernismo: ¿son los sistemas de arte generativo la máxima expresión de la condición posmoderna o apuntan a una nueva síntesis basada en una visión del mundo inspirada en la complejidad?