Генеративное искусство основано на использовании алгоритмов и вычислительных процессов для создания сложных, динамичных и зачастую непредсказуемых произведений искусства. В то же время оно ставит важные вопросы о переосмыслении традиционных представлений об авторстве, творчестве и роли художника в процессе создания художественных работ.
Сегодня генеративное искусство включает в себя широкий спектр практик – от интерактивных инсталляций и цифровых принтов до живых перформансов и возможностей виртуальной реальности.
Генеративное искусство тесно связано с алгоритмическим творчеством, которое возникло ещё до появления компьютерных технологий. Одними из самых ранних примеров использования правил и алгоритмов в творчестве считаются работы исламских художников Средневековья, которые применяли математические расчёты для создания замысловатых узоров на плитке.
В середине XX века потенциал алгоритмического искусства многократно возрос благодаря развитию сферы компьютерных знаний. В 1960-х годах Фридер Наке (Frieder Nake) [7], Георг Нис (Georg Nees) [28] и А. Михаэль Нолл (A. Michael Noll) [29] с помощью мейнфреймов[14] и плоттеров[15] начали создавать на основе математических алгоритмов абстрактные композиции – первые образцы компьютерного творчества. Эти ранние работы заложили основу современного генеративного искусства. Программа Sketchpad, разработанная Айваном Сазерлендом в 1963 году, позволяла создавать на экране графические объекты и манипулировать ими. Эта инновация стала настоящим прорывом, открыв путь к более сложным формам компьютерного творчества.
Настоящая демократизация генеративного искусства произошла в 1980–1990-х годах благодаря массовому распространению персональных компьютеров. С помощью компьютерных технологий художники еще активнее исследовали генеративные процессы. Программное обеспечение Adobe Illustrator и ранние языки программирования, такие как BASIC и Logo, позволили художникам экспериментировать с алгоритмическим искусством у себя дома на собственных компьютерах.
В мире современного цифрового творчества выделяется несколько ключевых личностей, определивших дальнейшее развитие генеративного искусства.
Джон Маэда (John Maeda). Современный американский графический дизайнер японского происхождения. Его книга «Законы простоты» [Б] стала настоящим манифестом визуальной коммуникации, а знаковый проект «Дизайн по номерам» (DBN) [30] предложил художникам инновационный подход к обучению программированию через визуальное творчество. В середине 1990-х Маэда основал творческую лабораторию Aesthetics & Computation Group (ACG), в основе деятельности которой лежали инженерное дело, искусство, вычислительные операции, законы мышления и ремесленный труд. Учёный фактически сформулировал принципы интерактивной графики движения, которые сделали виртуальное пространство живым и динамичным.
Кейси Риз (Casey Reas) и Бен Фрай (Ben Fry) [31]. В 2001 году Риз и Фрай создали платформу Processing – бесплатный графический инструментарий и интегрированную среду разработки (IDE), ориентированные на electronic arts, new media art и visual design. Целью проекта было обучение людей без опыта программирования основным принципам кодирования через создание визуальных проектов. С момента своего появления Processing стала популярным средством в сообществе генеративных художников, работающих с генерацией изображений, позволяя им создавать сложные визуальные композиции с помощью сравнительно простых программных инструкций.
Кейси Риз (Casey Reas). Увеличение вычислительных мощностей и значительные успехи в области алгоритмизации способствовали развитию генеративного искусства, где для создания сложных произведений, способных изменяться и эволюционировать, применялись специальные алгоритмы. Художник Кейси Риз использовал короткие программы, генерирующие визуальные процессы, чтобы создавать «живые» изображения [32]. Благодаря разнообразным программам, работающим на разных платформах и использующим естественные языки, машинные коды и компьютерное моделирование, он работал как с динамическими, так и статическими объектами. Начиная с 2012 года Риз создаёт абстрактные работы, в которых исходные изображения подвергаются алгоритмическим трансформациям.
Рафаэль Розендаль(Rafaël Rozendaal) [33]. Розендаль заслуженно считается родоначальником нет-арта. Он разработал концептуальную основу выставки с открытым исходным кодом, которая позволила любому желающему организовать экспозицию медиахудожников независимо от наличия бюджета. Его идея заключалась в том, чтобы перенести интернет-пространство в физическую реальность, предоставляя зрителям возможность буквально «погулять по Всемирной паутине». Художник одним из первых начал продавать веб-сайты как арт-объекты. Коллекционеры произведений искусства приобретали такие веб-сайты, становясь владельцами доменных имён. При этом художник и коллекционер заключали договор, согласно которому веб-сайт должен был оставаться доступным для всех. Имя коллекционера отображалось в исходном коде веб-страницы и её заголовке.
Джаред Тарбелл (Jared Tarbell) [34]. Художник и программист Джаред Тарбелл занимается созданием программного кода более трёх десятилетий. В 2003 году его абстрактные работы получили высокую оценку критиков, а спустя два года он стал одним из основателей платформы ETSY,[16] первоначально задуманной им как площадка для продажи собственных цифровых произведений. Среди представителей генеративного искусства Тарбелл выделяется уникальной способностью непрерывно создавать новые работы, соперничающие с природой как по своей сложности, так и по элегантности. Его творчество выходит за рамки временных и технологических ограничений, представляя собой виртуозное переплетение визуальных паттернов и форм.
Определения
Генеративное искусство (Generative Artificial Intelligence). Художественное развитие в сфере искусственного интеллекта идёт рука об руку с технологическими достижениями в области компьютерного зрения и исследований, направленных на разработку алгоритмов для анализа визуальной информации. Важную роль в этом процессе играют генеративные модели – особый класс алгоритмов компьютерного зрения. Эти модели представляют собой искусственные нейронные сети, обучающиеся на огромных массивах данных, содержащих миллионы изображений, и способные выявлять их статистически значимые характеристики. После завершения обучения такая сеть способна создавать абсолютно новые изображения, отсутствующие в исходном наборе данных. Для этого она использует текстовые подсказки (промпты), в которых чётко и внятно описывается желаемый результат.
До недавних пор изображения, созданные таким способом, страдали от недостатка целостности или детализации, хотя и обладали неоспоримым сюрреалистическим шармом, который даже привлекал внимание многих крупных мастеров. Однако уже в 2021 году технологическая компания Open AI представила модель под названием DALL-E 2, которая могла генерировать последовательные и соответствующие запросу изображения практически для любого текстового описания. DALL-E 2 способна создавать картины в конкретных стилях и весьма правдоподобно воспроизводить манеру известных художников при условии, что желаемый эффект корректно описан в запросе (промпте).
Stable Diffusion (2022) – ещё одна модель, преобразующая текст в изображение. Она действует несколько иначе и оперирует картинкой, добавляя к ней визуальный шум и размытие. Постепенно этот шум стирает все узнаваемые детали, превращая изображение в хаотичное поле пикселей. Затем фотобот меняет направление процесса: вместо добавления шума она начинает его удалять. Чтобы сгенерировать новое изображение, фотобот анализирует абстрактное статическое поле, отыскивая в нём пиксели, напоминающие фрагменты других изображений, хранящихся в его базе данных. Занимаясь синтезом в обратном направлении, фотобот удаляет шум из статического поля до тех пор, пока оно не превратится в узнаваемую картину. Выбор изображений для имитации зависит от ключевых слов, указанных пользователем.
Наступление эпохи ИИ-арта порождает множество вопросов, причём некоторые из них – например, о том, можно ли считать ИИ-арт настоящим искусством и насколько велика роль самого искусственного интеллекта в его создании, – не особенно оригинальны. Эти вопросы перекликаются с аналогичными мыслями, когда-то звучавшими в связи с изобретением фотографии. Тогда одним нажатием на кнопку фотоаппарата человек, не имеющий навыков рисования, мог мгновенно получить реалистичное изображение какого-либо объекта или сцены. Сегодня достаточно одного клика на виртуальную кнопку, чтобы активировать генеративную модель и создать изображение практически любой сцены в любом стиле. Однако ни камера, ни алгоритмы сами по себе не создают произведений искусства – это делают люди. ИИ-арт – это искусство, рождённое усилиями художников, которые используют алгоритмы как дополнительный инструмент в своём творческом арсенале. Подобно другим новым технологиям, генеративные модели существенно влияют на процесс создания произведений искусства.
Случайность и шум – важные элементы генеративного искусства, привносящие вариативность и визуальную сложность в творческий процесс. Художники используют случайные числа и алгоритмы генерации шума (такие как шум Перлина – Perlin noise) для создания естественных и непредсказуемых узоров. С помощью этих методов они способны имитировать различные природные феномены, будь то структура ландшафта или динамика движения частиц.
В основе параметрического дизайна лежит установка определённых параметров, которые управляют характеристиками создаваемого произведения. Изменяя значения этих переменных, художники могут генерировать самые разные результаты с использованием единого алгоритма. Такой метод широко применяется в архитектурном проектировании и цифровых технологиях, позволяя разрабатывать уникальные конструкции и объекты на базе параметрических моделей и объектов.
Процедурная генерация представляет собой ключевой метод в генеративном искусстве, при котором алгоритмы для создания данных используются автоматически, без участия человека. Этот подход широко применяется в создании видеоигр, позволяя создавать сложные миры, узоры, текстуры и образы персонажей.
Фракталы представляют собой геометрические структуры, характеризующиеся свойством самоподобия. Они генерируются с использованием рекурсивных алгоритмов, в которых простая исходная форма многократно воспроизводится в уменьшенном масштабе. Одним из самых известных примеров фракталов является множество Мандельброта, открытое математиком Бенуа Мандельбротом (Benoît B. Mandelbrot) и названное в его честь. Алгоритмы фрактальной геометрии находят применение в генеративном искусстве для создания впечатляющих живописных и математически сложных композиций.
Клеточные автоматы – это вычислительные системы, которые постоянно развиваются на основе простых правил, применяемых к сетке ячеек. Состояние каждой ячейки зависит от состояния соседних с ней ячеек. Знаменитая видеоигра «Жизнь» (Game of Life) представляет собой клеточный автомат, придуманный и созданный математиком Джоном Конвеем (John Conway) в 1970 году. В этой игре нет внешнего управления, так как её развитие полностью определяется начальной конфигурацией без необходимости дополнительного вмешательства. Человек взаимодействует с этой игрой, создавая первичную конфигурацию и наблюдая за тем, как она изменяется. Игра завершается по Тьюрингу и может имитировать универсальный конструктор или любую другую машину Тьюринга. Художники используют клеточные автоматы, чтобы создавать динамичные и постоянно меняющиеся произведения искусства.
Благодаря широкому распространению инструментов с открытым исходным кодом и ростом числа онлайн-сообществ произошёл настоящий бум интереса к генеративному искусству. Такие платформы, как веб-сервис для хостинга IT-проектов и их совместной разработки GitHub, а также специализированные онлайн-форумы стали местом для обмена компьютерным кодом, методами и идеями, способствуя формированию активного сообщества ценителей и профессионалов в области генеративного искусства.
В генеративном искусстве художник тесно взаимодействует с машиной, создавая симбиоз человеческого творчества и вычислительных процессов. Такое сотрудничество можно рассматривать как форму соавторства, где и художник, и алгоритм вносят свой вклад в создание произведения искусства. Эта коллаборация бросает вызов привычной иерархии между автором и инструментом, предлагая более интегрированные и взаимозависимые отношения.
Hard skills. Языки программирования
Processing – это созданная в 2001 году модифицированная версия языка Java с добавлением упрощений и базовых элементов для работы с графикой. Пользуется особой популярностью среди авторов произведений генеративного искусства. Этот язык программирования значительно упрощает разработку визуальных проектов с помощью кода, делая этот процесс более доступным для художников и дизайнеров. Processing поддерживает множество графических функций, позволяя создавать всё – от статичных изображений до интерактивных инсталляций. Кроме того, он предлагает удобный пользовательский интерфейс, который упрощает компиляцию и обработку данных. Processing стал стандартным языком программирования для компьютерного генеративного искусства.
Для ознакомления с этим языком может быть полезна книга Мэтта Пирсона (Matt Pearson) «Генеративное искусство: Практическое руководство по использованию языка программирования Processing» (Generative Art: A Practical Guide Using Processing) [В].
Графическая библиотека p5.js была разработана в 2014 году командой создателей Processing с целью упростить вход в программирование для художников и дизайнеров. p 5.js позволяет создавать различные формы отображения информации – от сжатых изображений формата WebP и статичной графики для печати до анимационных и интерактивных проектов. p5.js – это библиотека JavaScript, способствующая созданию генеративного искусства для Интернета, с помощью которой интерактивные произведения могут быть запущены прямо в браузере, становясь доступными глобальной аудитории.
Другие инструменты для создания генеративного искусства
Помимо Processing и p5.js, генеративное искусство поддерживается рядом других инструментов, в том числе:
• OpenFrameworks – набор инструментов с открытым исходным кодом для творческого программирования. Он написан на C++ и работает на платформах Microsoft Windows, macOS, Linux, iOS, Android и Emscripten;
• TouchDesigner – визуальный язык программирования, используемый для создания интерактивного мультимедийного контента и генеративных арт-объектов. Программа популярна среди художников, программистов, верстальщиков и разработчиков программного обеспечения для создания перформансов, инсталляций и мультимедиа, существующих в реальном времени;
• Houdini – программа, предназначенная для работы с 3D-анимацией и визуальными спецэффектами. Известна своими возможностями процедурной генерации и широко применяется для создания визуальных эффектов в кинематографе и на телевидении. Houdini широко используется крупнейшими компаниями-производителями видеоигр, такими как Walt Disney Animation Studios, Pixar, DreamWorks Animation, Sony Pictures Imageworks.