La Generative Art e l’AI creativa

Home / Blog / Design / La Generative Art e l’AI creativa12 Febbraio 2021La Generative Art e l’AI creativa

Fra le forme d’arte che meglio sono riuscite a catturare appieno il periodo di transizione verso l’era della digitalizzazione, e che hanno col tempo inserito processi di automazione nella propria fase creativa (si pensi anche alla musica elettronica che fa uso di sintetizzatori e sequencer) si è affermata una pratica del tutto nuova: l’Arte Generativa, capace di produrre opere d’arte che, in qualche misura, sono estensioni degli stessi principi e obiettivi che gli artisti hanno perseguito dall’inizio dell’arte moderna: l’attenzione sulle forme geometriche (cubismo analitico, pop art), l’enfasi sulla tecnologia (futurismo, costruttivismo), l’introduzione dell’autonomia e del caso (dada, surrealismo, espressionismo) e l’estetica anti-figurativa (neoplasticismo).

Che cos’è Arte Generativa e cosa no

Con Arte Generativa ci si riferisce a quel tipo di arte che è stata creata quasi interamente con l’uso di un sistema autonomo, non umano, che determina le caratteristiche di un’opera d’arte altrimenti dipese dalle decisioni dell’artista. Le componenti coinvolte nel processo generativo sono, dunque, l’artista generativo, che inventa l’algoritmo e giudica l’estetica del risultato, l’algoritmo, che codifica le regole per generare l’opera e il sistema autonomo, che esegue e crea l’opera. La pratica artistica generativa serve agli artisti come strumento per evitare l’intenzionalità. L’elaborazione avviene in maniera auto-organizzativa, tramite processi autonomi.

Su Digicult viene riportata una definizione di Arte Generativa che ne possa chiarire i tratti essenziali, data dall’artista Philip Galanter:

“Il termine arte generativa si riferisce a qualsiasi pratica artistica nella quale l’artista crea un processo, come insieme di regole di un linguaggio naturale, un programma informatico, una macchina, o un meccanismo di altro tipo, che viene poi avviato con un certo grado di autonomia contribuendo a creare o avendo come effetto un’opera finita”.

Da tale premessa ne deriva che non è corretto descrivere questo nuovo tipo di arte come una corrente stilistica o un movimento artistico, ma bisognerebbe pensarla in termini di nuova modalità e processo per dare vita a un’opera: essa è più un atteggiamento, una strategia riscontrabile in svariate tendenze.

Gli artisti dell’Arte Generativa

A differenza degli artisti tradizionali, gli artisti del codice generativo utilizzano i computer, poiché le soluzioni alternative prodotte dall’algoritmo sono infinitamente più varie e rapide di quelle ottenute manualmente. Le modalità di elaborazione moderna dei dati vengono sfruttate per generare una nuova estetica, e ciò avviene tramite l’istruzione di programmi, che vengono indirizzati entro una serie di vincoli artistici, e tramite la guida del processo verso il risultato desiderato.

Riportiamo tre fra i più importanti artisti generativi:

–  Michael Hansmeyer: architetto che considera il Generative Design come modo di pensare alla progettazione del processo tramite cui generare gli oggetti.

“Il processo di progettazione raggiunge un equilibrio tra l’atteso e l’inaspettato, tra controllo e rinuncia. Sebbene i processi siano deterministici, i risultati non sono prevedibili. Il computer acquisisce il potere di sorprenderci.” M.H

Platonic Solids by Michael Hansmeyer

Platonic Solids By Michael Hansmeyer

–  Anders Hoff: artista generativo interessato ai pattern. Inizia spesso con una struttura altamente organizzata e poi cerca modi per interromperla gradualmente. Procede cercando risultati tra la struttura organizzata iniziale e il risultato finale caotico. (“”)

Disegno plotter computazionale

Disegno Plotter computazionale di Anders Hoff

–  Mark J. Stock: artista generativo, scienziato e programmatore, interessato alla combinazione e tensione tra il mondo naturale e la sua controparte simulata, tra organico e inorganico.

Sprawl by Mark J.Stock

Sprawl by Mark J.Stock

Maurizio Martinucci: meta-artista generativo

Una delle figure italiane più interessanti nel campo della pratica generativa è Maurizio Martinucci (in arte TeZ), artista interdisciplinare che risiede ad Amsterdam dal 2002 e che fa uso della tecnologia per esplorare gli effetti percettivi e il rapporto fra suono, luce e spazio. Il suo lavoro è rivolto principalmente verso composizioni generative per performance e installazioni dal vivo. Formatosi, innanzitutto, come musicista, TeZ è un performer audiovisivo, che sfrutta le potenzialità degli strumenti espressivi elettronici per ricercare in essi forme di contaminazione reciproca.

In un’intervista su Digicult TeZ definisce il suo lavoro come un’indagine creativa: con una visione fluida e non settoriale in merito al procedere artistico, Martinucci si muove intorno ai legami potenziali tra musica, arte, scienza o qualsiasi altro dominio di attività – spaziando dalla video arte e regia sperimentale, alla creazione di videoclip, e alla grafica, fino alla produzione di codici e software di arte generativa in grado di generare prodotti audiovisivi in tempo reale fruibili tramite installazioni o tramite performance sul palcoscenico (per esempio Blindscape, performance audiovisiva dal vivo realizzata con l’artista Scanner, che utilizza i suoni di localizzazione dell’eco di pipistrelli) – e per tale motivo gli piace riconoscersi come “ricercatore indipendente”, una figura, quindi, dall’attitudine malleabile che può interagire con persone, artisti e ambienti di ricerca molto diversi: dai festival a gallerie e musei, ma anche in contesti come hackerspace e accademie.

TeZ - Plasm 4K Shot

Plasm 4k Shot by TeZ

La visione che TeZ ha dell’arte è più conforme al concetto di “esperienza” che a quello di “rappresentazione”: questo è il caso delle installazioni, viste da lui come delle possibilità di aprire degli spazi per le sensazioni emergenti e per l’amplificazione delle capacità percettive dello spettatore. Infatti TeZ, durante l’intervista, sostiene che:

“Sovvertire la dimensione visiva è la prima e più importante strategia, ad esempio saturare il campo visivo con luci esplosive o stroboscopiche, orchestrate in particolari architetture spaziali, o ingannare la vista con ambienti oscuri o visiere sfocate. Il corpo cerca il significato dell’esperienza allungando gli altri sensi per raggiungere i confini dello spazio e navigare in esso. L’accoppiamento con altri stimoli tattili, olfattivi e gustativi massimizza questa tensione e consente il sorgere di nuove sensazioni che sfuggono alla nostra capacità di descrizione. “

La Teoria di Philip Galanter

L’arte generativa muove i primi passi a partire dagli anni ‘80 e nasce dall’interazione uomo-macchina (HMI) – disciplina che studia, in generale, il rapporto dell’uomo con i sistemi autonomi – data dall’uso di software e formule matematiche che consentono la realizzazione di opere d’arte, architettoniche, letterarie o musicali, partendo da un’idea che non è esclusivamente umana.

Una delle teorie più citate dell’arte generativa è quella formulata da Philip Galanter, dove quest’ultimo descrive i sistemi di arte generativa in relazione alla teoria della complessità, la quale ha come oggetto di studio proprio i sistemi: essi vanno da un punto di estremo ordine ad uno di estremo disordine. In entrambi gli estremi abbiamo dei sistemi semplici, che via via si mescolano, generando dei sistemi complessi: da questa prospettiva la complessità dell’arte generativa sarebbe capace di fondere ordine e disordine in modo simile alla vita biologica. Galanter, inoltre, sostiene che, dato l’uso della simmetria visiva, del modello e della ripetizione anche da parte delle culture antiche, l’arte generativa nasce con l’arte stessa: infatti, per lui l’arte generativa è una tecnica, una procedura di produzione.

Altri autori, fra cui Margaret Boden ed Ernest Edmonds, in un articolo del 2009, concordano sul fatto che l’arte generativa non vada limitata a quella fatta utilizzando i computer: se esistono varie forme di arte generativa o computazionale questo significa che è lecito chiedersi se i criteri estetici e creativi siano gli stessi in ogni caso. In questo contesto sviluppano un vocabolario tecnico che include diversi tipi di arte: l’arte elettronica (Ele-art), l’arte evolutiva (Evo-art), l’arte robotica (R-art), l’arte digitale (D-art) ecc…

Il futuro dell’arte e IA

Wired parla del futuro dell’arte e cita Ritratto di Edmond Belany, opera venduta all’asta di Christie’s a 432 mila dollari, che raffigura un gentiluomo ottocentesco. In questo ritratto salta subito all’occhio la mancanza di molti tratti del volto. La caratteristica principale di un quadro del genere è quella di essere stata prodotta da un’intelligenza artificiale, con alla base un algoritmo di deep learning chiamato Gan (Generative Adversarial Network). I Gan vengono considerati l’ultima frontiera in AI, e la loro particolarità è quella di essere costituiti non da uno, ma da due algoritmi in competizione fra loro. Ai due algoritmi vengono forniti dei dati necessari per creare e produrre, ma con compiti differenti: il primo algoritmo (generatore) crea immagini originali, il secondo (discriminatore) sceglie se i risultati sono creati dal generatore oppure se fanno parte del database. Questo vuol dire che se il primo algoritmo lavora in maniera accurata sarà più capace di ingannare il secondo. Su questo contrasto si basa il loro rapporto.

A ben vedere non sembra lecito parlare di arte prodotta in toto dall’intelligenza artificiale, poiché quest’ultima imita la creatività umana, la simula basandosi sui lavori fatti dall’uomo. Ma, allo stesso tempo, lo stesso potrebbe valere per l’arte creata dall’uomo, in quanto quest’ultimo non inventa mai partendo dal nulla, ma rielaborando tutto ciò che proviene dalla storia dell’arte. Se da un lato sembra che le intelligenze artificiali possano avere a che fare con una forma autentica di creatività (si pensi ad AlphaGo), dall’altro gli algoritmi sono creati dall’uomo: IA non è l’artista ma lo strumento usato dagli artisti.

Si può, però, parlare di creatività computazionale? Se la creatività rimanda alla creazione, e se il mondo è un processo di continua creazione, perché un’opera d’arte proveniente da un’intelligenza artificiale non può essere creativa? Essendo pur vero che dietro il suo procedere ci sono istruzioni umane, ci si comincia a chiedere se non sia possibile che una macchina apprenda anche da qualcos’altro: da un’altra macchina, non solo dall’uomo.

Alla domanda “Le macchine possono essere creative?” ancora non si trova una risposta univoca, ma sembra inevitabile che i decenni a venire vedranno un crescente uso dell’AI nelle industrie creative.

 

Approfondimenti

 

cover image credit: The Met (Object: 2503 / Accession: 1982.440.2a, b)



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