Arte generativo

El arte generativo es un arte posconceptual creado (total o parcialmente) mediante un sistema autónomo . En este contexto, un sistema autónomo suele ser no humano y capaz de determinar de forma independiente características de una obra de arte que, de otro modo, requerirían decisiones directas del 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 rol del creador.

El término "arte generativo" suele referirse al arte algorítmico ( obra de arte generada por ordenador determinada algorítmicamente ) y a los medios sintéticos (término general para cualquier medio generado algorítmicamente), pero los artistas también pueden crear arte generativo utilizando sistemas de química , biología , mecánica y robótica , materiales inteligentes , aleatorización manual , matemáticas , mapeo de datos , simetría y teselado .

Los algoritmos generativos, algoritmos programados para producir obras artísticas mediante reglas predefinidas, métodos estocásticos o lógica procedimental, que a menudo generan resultados dinámicos, únicos y adaptables al contexto, son fundamentales para muchas de estas prácticas.

Historia

El uso de la palabra "generativo" en la discusión del arte ha evolucionado con el 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, se centra en un enfoque generativo donde los controles se reducen drásticamente. Este enfoque también se denomina "emergente". Margaret Boden y Ernest Edmonds han señalado el uso del término "arte generativo" en el amplio contexto de los gráficos por computadora automatizados en la década de 1960, comenzando con las obras de arte exhibidas por Georg Nees y Frieder Nake en 1965: ^{[ 1 ]} A. Michael Noll realizó su arte por computadora inicial, combinando aleatoriedad con orden, en 1962, ^{[ 2 ]} y lo exhibió junto con obras de Bell Julesz en 1965. ^{[ 3 ]}

Los términos "arte generativo" y "arte por computadora" se han utilizado conjuntamente, y más o menos indistintamente, desde los primeros tiempos. ^{[ 1 ]}

La primera exposición de este tipo mostró la obra de Nees en febrero de 1965, que algunos afirman que se tituló "Generative Computergrafik". ^{[ 1 ]} Aunque Nees no lo recuerda, este fue el título de su tesis doctoral publicada unos años después. ^{[ 4 ]} El título correcto de la primera exposición y catálogo fue "computer-grafik". ^{[ 5 ]} "Arte generativo" y términos relacionados eran de uso común entre otros artistas informáticos pioneros en esa época, incluidos Manfred Mohr ^{[ 1 ]} y Ken Knowlton . Vera Molnár (nacida en 1924) es una artista multimedia francesa de origen húngaro. Molnár es ampliamente considerada una pionera del arte generativo, y también es una de las primeras mujeres en utilizar ordenadores en su práctica artística.

El término «Arte Generativo», que significa sistemas dinámicos de obras de arte capaces de generar múltiples eventos artísticos, se utilizó claramente por primera vez en la conferencia «Arte Generativo» celebrada en Milán en 1998. El término también se ha empleado para describir el arte abstracto geométrico , donde elementos simples se repiten, transforman o varían para generar formas más complejas. Así definido, el arte generativo fue practicado por los artistas argentinos Eduardo Mac Entyre y Miguel Ángel Vidal a finales de la década de 1960. En 1972, el rumano Paul Neagu creó el Grupo de Arte Generativo en Gran Bretaña. Este grupo estaba integrado exclusivamente por Neagu, quien utilizaba seudónimos como «Hunsy Belmood» y «Edward Larsocchi». En 1972, Neagu impartió una conferencia titulada «Formas de Arte Generativo» en el Festival de la Universidad Queen's de Belfast . ^{[ 6 ]}^{[ 7 ]}

En 1970, la Escuela del Instituto de Arte de Chicago creó un departamento llamado Sistemas Generativos . Como lo describió Sonia Landy Sheridan, el enfoque estaba en las prácticas artísticas que utilizaban las entonces nuevas tecnologías para la captura, transferencia entre máquinas, impresión y transmisión de imágenes, así como la exploración del aspecto del tiempo en la transformación de la información de la imagen. También cabe destacar a John Dunn , ^{[ 8 ]} primero estudiante y luego colaborador de Sheridan. ^{[ 9 ]}

En 1988, Clauser ^{[ 10 ]} identificó el aspecto de la autonomía sistémica como un elemento crítico en el arte generativo:

De la descripción anterior de la evolución del arte generativo, resulta evidente que el proceso (o estructuración) y el cambio (o transformación) se encuentran entre sus características más definitorias, y que estas características, junto con el término «generativo», implican un desarrollo y movimiento dinámicos. El resultado no es una creación del artista, sino el producto del proceso generativo: una estructura que se autogenera.

En 1989, Celestino Soddu definió el enfoque de Diseño Generativo para la Arquitectura y el Diseño Urbano en su libro Citta' Aleatorie . ^{[ 11 ]}

En 1989, Franke se refirió a las "matemáticas generativas" como "el estudio de las operaciones matemáticas adecuadas para generar imágenes artísticas". ^{[ 12 ]}

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 . ^{[ 13 ]}

Desde finales del siglo XX, comunidades de artistas generativos, diseñadores, músicos y teóricos comenzaron a reunirse, formando perspectivas interdisciplinarias. La primera reunión sobre arte generativo tuvo lugar en 1998, en la conferencia inaugural internacional de arte generativo en la Universidad Politécnica de Milán, Italia. ^{[ 14 ]} En Australia, la conferencia Iterate sobre sistemas generativos en las artes electrónicas siguió en 1999. ^{[ 15 ]} La discusión en línea se ha centrado en torno a la lista de correo eu-gene, ^{[ 16 ]} que comenzó a finales de 1999, y ha albergado gran parte del debate que ha definido el campo. ^{[ 17 ]}^{: 1} A estas actividades se ha sumado más recientemente la conferencia Generator.x en Berlín a partir de 2005. En 2012, la nueva revista GASATHJ, Generative Art Science and Technology Hard Journal fue fundada por Celestino Soddu y Enrica Colabella ^{[ 18 ]} reuniendo a varios artistas y científicos generativos en el consejo editorial.

Algunos han argumentado que, como resultado de esta interacción entre disciplinas, la comunidad ha convergido en un significado compartido del término. Como lo expresaron Boden y Edmonds ^{[ 1 ] en 2011:}

Hoy en día, el término "Arte Generativo" sigue vigente en la comunidad artística. Desde 1998, se celebran en Milán varias conferencias con ese título (Generativeart.com), y Brian Eno ha sido una figura influyente en la promoción y el uso de métodos de arte generativo (Eno, 1996). Tanto en la música como en las artes visuales, el uso del término se ha centrado en obras producidas mediante la activación de un conjunto de reglas, donde el artista permite que un sistema informático tome el control de al menos parte de la toma de decisiones (aunque, por supuesto, el artista determina las reglas).

En la convocatoria de las conferencias de Arte Generativo en Milán (que se celebran anualmente desde 1998), la definición de Arte Generativo de Celestino Soddu:

El arte generativo es la idea materializada como código genético de eventos artificiales, como la construcción de sistemas complejos dinámicos capaces de generar variaciones infinitas. Cada proyecto generativo es un software conceptual que produce eventos únicos e irrepetibles, como música u objetos 3D, como posibles y múltiples expresiones de la idea generadora, claramente reconocible como la visión de un artista, diseñador, músico, arquitecto o matemático. ^{[ 19 ]}

El debate en la lista de correo eu-gene se enmarcó en la siguiente definición de Adrian Ward de 1999:

El arte generativo es un término que se aplica a las obras que surgen de la concentración en los procesos involucrados en la producción de una obra de arte, generalmente (aunque no estrictamente) automatizados mediante el uso de una máquina o computadora, o mediante el uso de instrucciones matemáticas o pragmáticas para definir las reglas por las cuales se ejecutan dichas obras de arte. ^{[ 20 ]}

Philip Galanter proporciona una definición similar: ^{[ 17 ]}

El arte generativo se refiere a cualquier práctica artística en la que el artista crea un proceso, como un conjunto de reglas del lenguaje natural, un programa informático, una máquina u otro invento procedimental, que luego se pone en marcha con cierto grado de autonomía, contribuyendo a la creación de una obra de arte terminada o dando como resultado la misma.

Hacia la década de 2020, los modelos de IA generativa aprendieron a imitar el estilo distintivo de autores específicos. Por ejemplo, un modelo de imagen generativa como Stable Diffusion es capaz de 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 introducir una instrucción como "un astronauta montando a caballo, por Picasso" para que el modelo genere una imagen novedosa aplicando el estilo del artista a un sujeto arbitrario. Los modelos de imagen generativa han recibido importantes críticas por parte de artistas que se oponen a que su estilo sea imitado sin su permiso, argumentando que esto perjudica su capacidad de obtener beneficios de su propio trabajo. ^{[ 21 ]}

La aparición de sistemas de IA generativos de texto a imagen ha ampliado los debates sobre autoría, derechos de autor y trabajo artístico. Los principales temas de estos debates incluyen la elegibilidad de los resultados generados por IA para la protección de derechos de autor y las cuestiones legales y éticas del uso de obras existentes protegidas por derechos de autor como datos de entrenamiento para sistemas de IA generativos. ^{[ 22 ]}

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 el azar. Se utilizaban dados para seleccionar secuencias musicales de un conjunto numerado de frases compuestas previamente. Este sistema proporcionaba un equilibrio entre orden y desorden. La estructura se basaba en un elemento de orden, por un lado, y de desorden, por el otro. ^{[ 23 ]}

Las fugas de J.S. Bach podrían considerarse generativas, ya que existe un proceso subyacente estricto que sigue el compositor. ^{[ 24 ]} De manera similar, el serialismo sigue procedimientos estrictos que, en algunos casos, pueden configurarse para generar composiciones completas con una intervención humana limitada. ^{[ 25 ]}^{[ 26 ]}

Compositores como John Cage , ^{[ 27 ]}^{: 13–15} Farmers Manual , ^{[ 28 ]} y Brian Eno ^{[ 27 ]}^{: 133} 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 sobre papel que luego cortó en tiras o cuadrados y volvió a ensamblar utilizando operaciones aleatorias para determinar su ubicación. ^{[ 29 ]}

Artistas como Hans Haacke han explorado procesos de sistemas físicos y sociales en contexto artístico. François Morellet ha utilizado sistemas altamente ordenados y altamente desordenados en su obra. Algunas de sus pinturas presentan sistemas regulares de líneas radiales o paralelas para crear patrones de moiré . En otras obras ha utilizado operaciones aleatorias para determinar la coloración de cuadrículas. ^{[ 30 ]}^{[ 31 ]} 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 duración que combina inteligencia artificial de software con dispositivos de pintura robótica para crear artefactos físicos. ^[³²^] Steina y Woody Vasulka son pioneros del videoarte que utilizaron retroalimentación de video analógica 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 forma visual incluyen los creados por Scott Draves y Karl Sims . El artista digital Joseph Nechvatal ha explotado modelos de contagio viral. ^[³³^] Autopoiesis de Ken Rinaldo incluye quince esculturas musicales y robóticas que interactúan con el público y modifican sus comportamientos en función de la presencia de los participantes y entre sí. ^[²⁷^]^:^144–145 Jean-Pierre Hebert y Roman Verostko son miembros fundadores de los Algorists , un grupo de artistas que crean sus propios algoritmos para crear arte. A. Michael Noll , de Bell Telephone Laboratories, Inc., programó arte por computadora utilizando ecuaciones matemáticas y aleatoriedad programada, a partir de 1962. ^[³⁴^]

El artista francés Jean-Max Albert , además de esculturas ambientales como Iapetus [ ³⁵^] y O=C=O [ ³⁶^],^desarrolló un proyecto dedicado a la vegetación misma, en términos de actividad biológica. El proyecto Monumento de Calmodulina ^se basa en la propiedad de una proteína, la calmodulina , de unirse selectivamente al calcio. Las limitaciones físicas externas (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 ^[³⁷^] . La planta puede, por lo tanto, cuando hay un estímulo, modificar su patrón de crecimiento "típico". Así, el principio básico de esta escultura monumental es que, en la medida en que pudieran ser recogidas y transportadas, estas señales podrían ampliarse, traducirse en colores y formas, y mostrar las "decisiones" de la planta, sugiriendo un nivel de actividad biológica fundamental ^[³⁸^{] .}

Maurizio Bolognini trabaja con máquinas generativas para abordar preocupaciones conceptuales y sociales. ^{[ 39 ]} Mark Napier es un pionero en el mapeo de datos, creando obras basadas en los flujos de ceros y unos en el tráfico Ethernet, como parte del proyecto "Carnivore". Martin Wattenberg llevó este tema más allá, transformando "conjuntos de datos" tan diversos 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 un algoritmo de "Pintura Dinámica" en 2002. Utilizando algoritmos informáticos como "pinceladas", Base crea imágenes sofisticadas que evolucionan con el tiempo para producir una obra de arte fluida y nunca repetitiva. ^{[ 40 ]}

Desde 1996 existen generadores de ambigramas que generan automáticamente ambigramas . ^{[ 41 ]}^{[ 42 ]}^{[ 43 ]}^{[ 44 ]}

El compositor italiano Pietro Grossi , pionero de la música por ordenador desde 1986, ha extendido sus experimentos a las imágenes —utilizando el mismo procedimiento que en su obra musical—, más precisamente, a los gráficos por ordenador, 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 John Maeda , Daniel Shiffman , Zachary Lieberman , Golan Levin , Casey Reas , Ben Fry y Giles Whitaker (artista) .

Historietas

En el mundo del cómic, Fastwalkers (2023) de Ilan Manouach , publicado por La Cinquième Couche , se considera el primer cómic de larga duración en el que todo el texto y las imágenes se produjeron mediante aprendizaje automático (GAN y GPT-3), desarrollado dentro del programa Nvidia Inception Accelerator. ^[⁴⁵^]

Arte del software

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

Arquitectura

En 1987, Celestino Soddu creó el ADN artificial de ciudades medievales italianas, capaz de generar infinitos modelos 3D de ciudades identificables como pertenecientes a la idea. ^{[ 46 ]}

En 2010, Michael Hansmeyer generó columnas arquitectónicas en un proyecto titulado "Columnas subdivididas: un nuevo orden (2010)". La obra exploraba cómo el sencillo proceso de subdivisión repetida puede crear elaborados patrones arquitectónicos. En lugar de diseñar columnas directamente, Hansmeyer diseñó un proceso que las producía automáticamente. Este proceso podía ejecutarse repetidamente con diferentes parámetros para crear un sinfín de permutaciones. Estas permutaciones infinitas podrían considerarse un sello distintivo del diseño generativo. ^{[ 47 ]}

Literatura

Escritores como Tristan Tzara , Brion Gysin y William Burroughs utilizaron la técnica del recorte para introducir la aleatoriedad 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 utilizó métodos generativos con software de conversión de voz a texto para crear una serie de poemas digitales a partir de películas, televisión y otras fuentes de audio. ^{[ 48 ]}

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

Programación en vivo

Los sistemas generativos pueden modificarse durante su funcionamiento, por ejemplo, mediante entornos de programación interactivos como Csound , SuperCollider , Fluxus y TidalCycles , incluyendo entornos de parcheo como Max/MSP , Pure Data y vvvv . Este es un enfoque estándar de programación para artistas, pero también puede utilizarse para crear música y/o vídeo en directo manipulando sistemas generativos en el escenario, una práctica performativa conocida como live coding . Al igual que muchos ejemplos de arte digital , dado que live coding enfatiza la autoría humana en lugar de la autonomía, puede considerarse opuesto al arte generativo. ^{[ 49 ]}

Blockchain

En 2020, Erick "Snowfro" Calderón lanzó la plataforma Art Blocks ^{[ 50 ]} para combinar las ideas del arte generativo y la cadena de bloques , con obras de arte resultantes creadas como NFT en la cadena de bloques Ethereum . Una de las innovaciones clave del arte generativo creado de esta manera es que todo el código fuente y el algoritmo para crear la obra de arte deben finalizarse y almacenarse permanentemente en la cadena de bloques, sin posibilidad de modificarlos posteriormente. Solo cuando la obra de arte se vende ("acuña"), se genera; el resultado es aleatorio, pero debe reflejar la estética general definida por el artista. Calderón argumenta que este proceso obliga al artista a reflexionar profundamente sobre el algoritmo que subyace a la obra de arte:

Hasta hoy, un artista [generativo] creaba un algoritmo, pulsaba la barra espaciadora 100 veces, elegía cinco de los mejores y los imprimía en alta calidad. Luego los enmarcaba y los exponía en una galería. Quizás. Dado que Art Blocks obliga al artista a aceptar cada resultado del algoritmo como su obra firmada, el artista tiene que volver atrás y ajustar el algoritmo hasta que sea perfecto. No puede simplemente seleccionar los mejores resultados. Esto eleva el nivel de ejecución algorítmica porque el artista crea algo de lo que sabe que está orgulloso incluso antes de saber cuál será el resultado final. ^{[ 51 ]}

Teorías

Felipe Galanter

En 2003, Philip Galanter publicó la teoría más citada sobre arte generativo, que describe los sistemas de arte generativo en el contexto de la teoría de la complejidad. ^{[ 17 ]} En particular, se cita la noción de complejidad efectiva de Murray Gell-Mann y Seth Lloyd . Desde esta perspectiva, tanto el arte generativo altamente ordenado como el altamente desordenado pueden considerarse simples. El arte generativo altamente ordenado minimiza la entropía y permite la máxima compresión de datos , mientras que el arte generativo altamente desordenado maximiza la entropía y no permite una compresión de datos significativa. El arte generativo de máxima complejidad combina orden y desorden de manera similar a la vida biológica, y de hecho, los métodos inspirados en la biología son los que se utilizan con mayor frecuencia para crear arte generativo complejo. Esta visión está en desacuerdo con las perspectivas anteriores influenciadas por la teoría de la información de Max Bense ^[⁵²^] y Abraham Moles ^[⁵³^], 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 errónea equivalencia que algunos establecen entre el arte basado en reglas y el arte generativo. Por ejemplo, algunas obras de arte se basan en reglas restrictivas que prohíben el uso de ciertos colores o formas. Este tipo de arte no es generativo porque las reglas restrictivas no son constructivas; es decir, por sí mismas no afirman lo que se debe hacer, sino solo lo que no se puede hacer. ^{[ 54 ]}

Margaret Boden y Ernest Edmonds

En su artículo de 2009, Margaret Boden y Ernest Edmonds coinciden en que el arte generativo no tiene por qué limitarse al realizado con ordenadores, y que cierto arte basado en reglas no es generativo. Desarrollan un vocabulario técnico que incluye Ele-art (arte electrónico), C-art ( arte informático ), D-art (arte digital), CA-art (arte asistido por ordenador), G-art (arte generativo), CG-art (arte generativo basado en ordenador), Evo-art (arte basado en la evolución), R-art (arte robótico), I-art ( arte interactivo ), CI-art (arte interactivo basado en ordenador) y VR-art (arte de realidad virtual). ^{[ 1 ]}

Preguntas

El discurso en torno al arte generativo puede caracterizarse por las cuestiones teóricas que motivan su desarrollo. McCormack et al. proponen las siguientes preguntas, mostradas con resúmenes parafraseados, como las más importantes: ^{[ 55 ]}

¿Puede una máquina originar algo? En relación con la inteligencia artificial , ¿puede una máquina generar algo nuevo, significativo, sorprendente y valioso: un poema, una obra de arte, una idea útil, la solución a un problema de larga data? ^{[ 55 ]}
¿Cómo es ser una computadora que crea arte? Si una computadora pudiera crear arte, ¿cómo sería desde la perspectiva de la computadora? ^{[ 55 ]}
¿Se puede formalizar la estética humana? ^{[ 55 ]}
¿Qué nuevos tipos de arte posibilita la computadora? Muchas obras de arte generativas no involucran computadoras digitales, pero ¿qué aporta de nuevo el arte generativo por computadora? ^{[ 55 ]}
¿En qué sentido es representacional el arte generativo y qué representa? ^{[ 55 ]}
¿Cuál es el papel de la aleatoriedad en el arte generativo? Por ejemplo, ¿qué revela el uso de la aleatoriedad sobre el lugar de la intencionalidad en la creación artística? ^{[ 55 ]}
¿Qué puede revelarnos el arte generativo computacional sobre la creatividad? ¿Cómo podría el arte generativo dar lugar a artefactos e ideas nuevos, sorprendentes y valiosos? ^{[ 55 ]}
¿Qué caracteriza al buen arte generativo? ¿Cómo podemos desarrollar una comprensión más crítica del arte generativo? ^{[ 55 ]}
¿Qué podemos aprender sobre el arte a partir del arte generativo? Por ejemplo, ¿puede considerarse el mundo del arte como un sistema generativo complejo que involucra muchos procesos fuera del control directo de los artistas, quienes son agentes de producción dentro de un mercado artístico global estratificado? ^{[ 55 ]}
¿Qué acontecimientos futuros nos obligarían a replantearnos nuestras respuestas? ^{[ 55 ]}

Otra cuestión es la del 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? ^{[ 56 ]}

Véase también

Referencias

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