• технологии
  • искусство
  • статьи
  • 21 июн.
  • 1712
  • 0
  • 0

Что такое генеративное искусство: путеводитель по направлению

NFTRU

+112

Искусство, за которым закрепилось прилагательное «генеративное», называлось также процедуральным, алгоритмическим, компьютерным и диджитальным. Все эти эпитеты добавляют оттенки к центральной идее этого вида творчества: произведение не создается человеком, а генерируется (полу)автоматически.

В этом тексте искусствовед и куратор Лев Шушаричев рассказывает краткую историю направления и говорит о его тенденциях и проблемных точках. Хотя сегодня люди генерируют музыку, дизайн и текст, этот обзор сосредоточен именно на визуальном искусстве.

Как все начиналось

Корни генеративного искусства можно усмотреть глубоко в истории — человек всегда стремился упростить свою работу, даже творческую. Если понимать термин расширительно, то можно привести в пример линейную перспективу в живописи или тональную систему в музыке. Это средства, которые частично автоматизировали труд художника и композитора.

Методы генеративного искусства могут варьироваться от простых правил, направляющих создание произведений, до сложных компьютерных систем. Генеративное искусство возникает как результат баланса между двумя акторами: автором, которые выбирает степень контроля, принимает или делегирует решения, и системой, которая обладает относительной автономностью и использует случайность как метод.

Ближе к нашему пониманию генеративного искусства подобрались художники-модернисты в первой трети XX века. Они использовали случайность как метод, формировали игровые процедуры создания произведения, вдохновлялись машинами. Они искали новую выразительность и переизобретали искусство.

Например, эксцентричный Сальвадор Дали стрелял из аркебузы краской по графическим листам, чтобы создать произвольные цветовые пятна. Другие сюрреалисты использовали метод автописьма, стараясь не контролировать то, что они рисуют. Дадаист Ханс Арп составлял словесные коллажи, выбирая фрагменты газет случайным образом. Конструктивисты — например, Александр Архипенко — воспевали эстетику механизмов и считали, что человек должен взять в соавторы машину. Но это был период скорее утопий, которые еще не могли воплотиться в реальность.

Салвадор Дали. Аврора. 1957
Салвадор Дали. Аврора. 1957

В 1960-х годах на развитие направления сильно повлиял технический прогресс. Первые генеративные художники были еще и программистами — они осваивали только что появившиеся компьютеры и программы. Первые генеративные произведения были в основном нефигуративными. Компьютеры хорошо справлялись с созданием геометрических и цветовых сочетаний, из которых художник выбирал наиболее выразительные.

Одни из наиболее известных и ранних представителей генеративного искусства — Фридер Наке и Георг Нис. Они использовали математические алгоритмы и программы для создания абстрактных графических композиций в духе минимализма.

Фридер Наке. Оммаж Паулю Клее. 1965
Фридер Наке. Оммаж Паулю Клее. 1965

Еще одним пионером был Джон Уитни. В 1960-х и 1970-х годах он разработал компьютерные программы, которые позволяли ему создавать абстрактные анимационные фильмы. Уитни использовал математические формулы для создания сложных и красочных визуальных эффектов.

Другой известный представитель генеративного искусства — художник Харольд Коэн. В конце 1960-х годов он разработал программу под названием «Аарон», способную автономно генерировать произведения искусства. Коэн работал над развитием «Аарона» на протяжении десятилетий и снабдил программу роботом, что позволило ей в прямом смысле рисовать.

Харольд Коэн. Первые атлеты. 1986
Харольд Коэн. Первые атлеты. 1986

Художница Вера Мольнар использовала уже существующие языки программирования, но также создавала и свои программы. Ее геометрические композиции, абстрактные паттерны и оптические иллюзии вошли в мировые музейные коллекции.

Вера Мольнар. 100 квадратов с 20 разными желтыми. 1977
Вера Мольнар. 100 квадратов с 20 разными желтыми. 1977

Многие работы того времени явно вдохновлены кубизмом и абстракционизмом первой половины XX века. Художники прежде всего экспериментировали с возможностями технологии, а не с визуальным языком. Генеративные работы 1960-х часто воспроизводят эффекты, которых можно добиться вручную.

В следующее десятилетие произошел некоторый спад интереса к направлению. Тем не менее, оно продолжало развиваться и стало еще более массовым с распространением персональных компьютеров в 1980-е и 1990-е годы.

Новая генерация

Новые мультимедийные возможности и развитие искусственного интеллекта привели к взрывному развитию генеративного искусства в третьем тысячелетии. Появилась система дистрибьюция такого искусства. Были созданы специализированные платформы и рынки генеративного искусства.

Поменяло ситуацию распространение искусственного интеллекта. Особенно заметно это стало с появлением общедоступных сервисов, таких как Midjorney и DALL-E. Они радикально снизили порог входа. Теперь человеку надо лишь качественно сформулировать запрос и установить нужные настройки.

Нейросети также меняют и образ генеративного искусства, которое было скорее абстрактным. При помощи генеративных возможностей ИИ появляется много фигуративных работ. Поскольку нейросеть обучается на уже существующем визуальном материале, то она умеет воспроизводить разную стилистику. Произведения, основанные на визуализации и анализе массивов данных, также делают генеративное искусство более разнообразным. Это позволяет поднимать более широкий круг тем.

В пример можно привести работы Марио Клингемана. Исследователь и художник настаивает, что его произведения — это сам код и система, а не результат, который она выдает. Он исследует вопросы человеческого восприятия.

Марио Клингеманн. Воспоминания о прохожих I. 2018
Марио Клингеманн. Воспоминания о прохожих I. 2018

Другие тенденции — мультидисциплинарность и интерактивность. Художники сочетают компьютерную графику с физическими объектами, проецируют алгоритмически созданные изображения на архитектурные сооружения или создают мультимедийные инсталляции. Генеративное искусство приближается к зрителю, все чаще создаются интерфейсы, чтобы человек мог взаимодействовать, изменять произведение или управлять им.

Раньше художники создавали с помощью алгоритма множество изображений, чтобы выбрать лишь несколько удачных. Совершенство современных алгоритмов позволяет каждую генерацию считать готовым произведением. Автор кода ставит ограничение на количество изображений, а дальше программа работает полностью самостоятельно. Новую тенденцию называют long-form generative art (долгоиграющая форма генеративного искусства). Это выводит на новый уровень автономность систем, продуцирующих арты.

Технология блокчейн предложила подходящий способ верификации таких цифровых произведений. Так сохраняется оргинальность цифровых копий. Иначе они могли бы производиться бесконечно, а значит теряли бы свою цену. Зритель-покупатель, может заказать себе изображение, которое сгенерируется и перейдет ему во владение в качества NFT. Первым примером стал алгоритм Autoglyphs. Но затем стали появляться целые платформы, например, ArtBlocks, которые работают на этом принципе. На подобных платформах художники выставляют не отдельные произведения, а свои алгоритмы.

Autoglyph #6
Autoglyph #6

Популярность этого направления не позволяет обозреть значимое количество художников. Остановимся коротко на нескольких персоналиях, отметив, что большинство современных авторов продолжают работать с разного рода абстракцией.

Тайлер Хоббс — художник, специализирующийся на создании алгоритмов для генерации абстрактных и сложных композиций. Он один из тех, кто продвигает long-form generative art. В своих работах он исследует взаимодействие цифрового и природного мира. Поэтому его произведения сочетают строгую структуру, которая идет от компьютера, и органичный хаоса, который можно наблюдать вокруг.

Тайлер Хоббс. Fidenza#58
Тайлер Хоббс. Fidenza#58

Дмитрий Черняк — канадский художник, который стремится, чтобы работы, сгенерированные его кодом, трогали зрителей так же, как и искусство, созданное человеком. Его работы отличаются оригинальностью и интригующими визуальными эффектами.

Дмитрий Черняк. Красный октябрь. 2020
Дмитрий Черняк. Красный октябрь. 2020

Мэтт Кейн — художник и программист. Он также создает долгоиграющие алгоритмы, которые выдают произведения в формате NFT. Например, он вдохновляется фазами лунного календаря, поэтому одна из его серий напоминает наблюдение за небесными телами.

Мэтт Кейн. Gazers #170
Мэтт Кейн. Gazers #170

Алгоритм «Асемика» создан группой авторов, в которую входят Эмили Эдельман, Дима Офман и Эндрю Бадр. Эта программа отличается тем, что генерирует бессмысленные пиктографические знаки. Алгоритм создает несуществующие буквы и слова, на которые художники предлагают посмотреть как на графическое сочетание, очищенное от языкового содержания.

Эмили Эдельман, Дима Офман и Эндрю Бадр. Asemica #836. 2021
Эмили Эдельман, Дима Офман и Эндрю Бадр. Asemica #836. 2021

Художница Эмили Си создает алгоритмы для создания реалистичных текстур и форм. Ее интересует процесс объединения различных материалов и узоров в единое визуальное целое, а также истории, которые каждый из них может внести в общую картину. Ее вдохновляют физические объекты: текстиль, коллаж и обои. Она воссоздает их в цифровом пространстве и собирает в композиции.

Эмили. Подальше от клавиатуры
Эмили. Подальше от клавиатуры

Принципиальные вопросы генеративного искусства

Движение генеративного искусства развивается, преобретая новые инструменты. Объединение с технологиями блокчейна создало новую волну популярности. Можно предположить, что генеративное искусство переживет бум NFT и будет обретать новые формы. А поскольку это то искусство, которое будет сопровождать человечество, стоит присмотреться к тем вопросам и проблемам, которое оно поднимает.

Генеративное искусство включает использование нечеловеческих агентов, таких как искусственный интеллект и компьютерные алгоритмы. В связи с этим всплывает вопрос: кто является настоящим автором генеративного произведения искусства: человек, который написал алгоритм, или машина, которая его генерировала? Стоит считать произведением человека только алгоритм, а весь сгенерированный контент — произведением машины?

И это не только теоретический вопрос — он лежит в практической плоскости продаж и передачи авторских прав. И можно представить такое развитие технологий, когда программы станут еще более автономными. Поэтому баланс между самостоятельностью системы и контролем автора продолжает быть главным нервом генеративного искусства.

Этот вида творчества обладает преимуществом — способностью к бесконечному воспроизводству. Однако, это также может привести к проблемам с уникальностью и ценностью таких произведений. Пока это решается либо контролем со стороны человека, который генерирует отдельные работы, либо искусственным ограничением для алгоритма.

Вызовом для генеративного искусства является поиск новой выразительности. С одной стороны, нужна попытка сформировать уникальную компьютерную эстетику, которая не была бы просто цифровым повторением аналоговых работ. С другой стороны, стоит необходимость преодолеть абстрактность, которая постепенно толкает это направление в сторону дизайна.

Искусство будущего?

Генеративное искусство — направление, которое продолжает развиваться и привлекать внимание художников и ученых, зрителей и коллекционеров. Оно представляет собой симбиоз искусства и науки, открывающий новые горизонты креативности. Находясь в технологическом авангарде, генеративное искусство пока не стало широко популярным, но сформировало свой круг творцов и почитателей. Так произошло, потому что мэтры современного искусства пока не активно используют эти инструменты.

Тем не менее, алгоритмы и нейросети все активнее проникают на биеннале, в музеи и галереи, становятся частью единого мира искусства. Но важно отметить, что генеративные формы не вытесняют (и вряд ли вытеснят) произведения, которые создаются людьми. Как и всегда бывает в истории культуры, новая революционная технология кажется угрозой для классики, но затем они продолжают параллельное развитие.

Что еще почитать / посмотреть про генеративное искусство:

Филип Галантер. «Что такое генеративное искусство?» (английский язык)

http://philipgalanter.com/downloads/ga2003_what_is_genart.pdf

Александр Сереченко. «Основания генеративного искусства» https://syg.ma/@alexander-serechenko/osnovaniia-dlia-ghienierativnogho-iskusstva

Тайлер Хоббс. Long-form generative art (английский язык) https://tylerxhobbs.com/essays/2021/the-rise-of-long-form-generative-art

Майкл Раш. «Новые медиа в искусстве». (Глава 4, раздел «Компьютерное искусство») https://www.calameo.com/read/0065876696d862ce3ecc8

Руслан Лукичев. «Истоки генеративного искусства в европейском авангарде начала XX века» https://cyberleninka.ru/article/n/istoki-generative-art-v-evropeyskom-avangardnom-iskusstve-nachala-hh-veka

«Что такое генеративное искусство и почему оно переживет NFT»

https://psm7.com/articles/chto-takoe-generativnoe-iskusstvo-i-pochemu-ono-perezhivet-nft.html

Видео канала Ensemble Chromie Squiggle: «Введение в генеративное искусство» (английский язык)

https://www.youtube.com/watch?v=_KxRF6IsYuM&t=5s&ab_channel=Ensemble

Видео канала Phillips «Панельная дискуссия | Ex-Machina: История генеративного искусства» (английский язык)

https://www.youtube.com/watch?v=r5RfLGcliuw&ab_channel=Phillips

Автор: Лев Шушаричев

  • 1712
  • 0
  • 0

1

NFTRU

+112

0 комментариев