생성 예술이란 전체 또는 부분이 자율 시스템을 사용하여 생성 된 예술을 의미합니다. 이런 맥락에서 자율 시스템은 일반적으로 사람이 아니며 작가가 직접 결정해야하는 작품의 특징을 독립적으로 결정할 수있는 시스템입니다. 어떤 경우에는 인간 생성자가 생성 시스템이 자신의 예술적 아이디어를 나타내고 다른 시스템에서는 생성자의 역할을 담당한다고 주장 할 수 있습니다.
생성 예술은 예술 작품의 현대적인 형태로, 예술 작품이나 최종 제품이 반드시 중심에 있지는 않지만 창조 과정과 기본 아이디어입니다. 작품 또는 제품은 가공 발명, 즉 자연 언어, 음악 언어, 이진 코드 또는 메커니즘의 형태로 기록 된 예술가 또는 프로그램이 만든 일련의 규칙을 처리하여 만들어집니다 .
“Generative art”는 종종 알고리즘 아트 (알고리즘 적으로 결정된 컴퓨터 생성 아트 워크)를 나타 내기 위해 사용됩니다. 그러나 화학, 생물학, 기계 및 로봇, 스마트 소재, 수동 무작위 화, 수학, 데이터 매핑, 대칭, 타일링 등의 시스템을 사용하여 생성 예술을 제작할 수도 있습니다. 계산의 자유와 컴퓨터의 계산 속도를 활용하고 자연 과학에서 얻은 이론을 실행함으로써 인공물과 자연의 중간과 같은 단결의 감각으로 유기적 표현을 만드는 많은 작품.
생성 예술은 종종 의도를 피하기위한 수단으로 예술가들을 돕는다. 처리는 명령에 따라, 진행에 대한 스코어에서와 같이 명령, 이미지 정보 또는 명령을 실행하는 컴퓨터 프로그램에 의해 수행되는 동작과 같이 상대적으로 자율적 인 프로세스의 형태로 자체 구성 방식으로 수행됩니다. 다른 개념들, 또는 다른 미디어와 에이즈에 의해. 다른 생산 조건 하에서는 프로세스가 다르게 실행됩니다. 결과는 다소 제한적으로 움직이지만 예측할 수는 없습니다.
생성 예술이란 컴퓨터 소프트웨어 알고리즘이나 수학 / 기계 / 무작위 자율 프로세스에 의해 알고리즘 적으로 생성, 합성 및 구성되는 예술 작품을 의미합니다. 계산의 자유와 컴퓨터의 계산 속도를 활용하고 자연 과학에서 얻은 이론을 실행함으로써 인공물과 자연의 중간과 같은 단결의 감각으로 유기적 표현을 만드는 많은 작품.
생성 예술은 자연 과학 시스템을 창조 방법의 주요 대상으로 사용하는 예술이다. 전제로서, 자율적으로 작동하고 일을 만드는 메커니즘을 설계 할 필요가 있다는 점에서 다른 예술 분야와 다르다고 할 수있다. 시스템에 의한 작업은 복잡한 시스템 및 정보 이론과 같은 과학 이론을 실행할 수 있습니다. 생성 예술로 만들어진 시스템은 다양한 과학 분야에서 발견되는 시스템과 매우 유사합니다. 그러한 시스템은 혼란의 가장자리에서 시간이 지남에 따라 복잡성의 정도를 변화시키고 혼돈과 질서 사이를왔다 갔다함으로써 예측할 수없는 행동을 보여줍니다. 그러나 시스템 자체는 결정 론적으로 작동합니다. Wolfgang Amadeus Mozart의 “Musikalisches Würfelspiel”(음악 주사위 놀이) 1757은 임의성을 기반으로 한 일반적인 시스템의 초기 예입니다. 그 구조는 한편으로는 질서의 요소에 기초를두고 다른 한편으로는 무질서의 요소에 기반을두고 있습니다.
제작자는 높은 수준의 수학적 이미지 기능과 복잡한 알고리즘 고안 및 패키징 기술이 필요하기 때문에 입력 임계 값이 높습니다. 또한 과학 분야에 등록한 사람들로서 수학 공식과 알고리즘을 잘 다루는 사람들은이 분야의 작품을 만지고 강한 호소력을 느끼며 현장에 진입합니다. 예술가 또는 제작자는 특정 기본 원리, 수학 공식 및 템플릿과 같은 자료를 준비하고 임의 또는 반 임의 프로세스가 작동하도록 처리합니다. 이론적 인 요소들 사이에서 서로 상호 작용하는 시스템을 구축하고, 단순한 요소의 선형 적 합성만으로는 얻을 수없는 복잡한 표현을 가능하게하는 많은 작업에서, 그것의 기본 원리에서도. 결과는 일정한 범위 내에서 어느 정도 유지되지만 미묘하고 대담한 변화를 일으키는 경향도 있습니다. 기존의 예술 작품 등을 기반으로 예술 창작 활동을 수행한다는 아이디어는 제작 예술의 중요한 요소 중 하나이며 프로세스 중심의 본질을 대표합니다.
생성 예술은 때로는 실시간 성격을 도입하고 현재 작업 상태에 피드백과 생성 프로세스를 적용하고 매번 변경합니다. 그러한 작품들은 결코 같은 상황을 다시는 볼 수 없다. 데모 장면 및 비디오 자키 문화 등을 위해 다양한 그래픽 프로그래밍 환경 (예 : Max / Msp, Pure Data)을 사용하여 실시간 생성 오디오 비주얼 작업을 만듭니다.
2000 년대에 Processing이 등장하기 전까지는 창조적 인 내용의 본질에만 집중할 수있는 프로그래밍 환경이 유지되지 않았고 일반적인 작성 방법이라고 말하는 것은 여전히 어렵습니다. 2010 년 다양한 광고 매체 (웹 사이트, 디지털 사이 니지 등) 및 이벤트에서의 미디어 아트의 번영과 학교 교육에서의 Processing 및 openFrameworks의 확산과 더불어 미래에 발전 할 것으로 예상되는 분야입니다.
인공 지능과 자동화 된 “행동”은 새로운 생성 기술의 수단으로 소개됩니다. 생성 예술은 예술 운동이나 이데올로기가 아닙니다. 그것은 창조적 인 방법 일 뿐이며, 작품의 의도와 내용과 관련이 없습니다.
생성 예술 이론 :
필립 갈란 터 :
가장 널리 인용 된 생성 예술 이론에서 2003 년 Philip Galanter는 복잡성 이론의 맥락에서 생성 예술 시스템을 설명합니다. 특히 Murray Gell-Mann과 Seth Lloyd의 효과적인 복잡성에 대한 개념이 인용되었습니다. 이 견해에서 고도의 질서와 무질서한 생성 예술 모두를 단순한 것으로 볼 수있다. 고도로 정돈 된 생성 예술은 엔트로피를 최소화하고 최대한의 데이터 압축을 가능하게하며 고도로 무질서한 생성 예술은 엔트로피를 극대화하고 중요한 데이터 압축을 허용하지 않습니다. 극도로 복잡한 생성 예술은 생물학적 삶과 유사한 방식으로 질서와 무질서를 혼합하며 실제로 생물학적으로 영감을받은 방법은 복잡한 생성 예술을 만드는 데 가장 빈번하게 사용됩니다. 이 견해는 초기 정보 이론이 맥스 벤스 (Max Bense)와 아브라함 두더지 (Abraham Moles)의 관점에 영향을 미쳤지 만, 예술의 복잡성이 무질서로 증가하는 것과는 상반됩니다.
Galanter는 또한 고대의 알려진 문화에 의한 시각적 대칭, 패턴 및 반복을 사용하면 생성 예술은 예술 자체만큼이나 오래되었다고 지적합니다. 그는 또한 규칙에 근거한 예술은 생성 예술과 동의어 인 것으로 착각 한 등가성을 다루고있다. 예를 들어, 일부 아트는 특정 색상이나 모양을 사용하지 못하도록하는 제한 조건 규칙을 기반으로합니다. 그러한 예술은 제약 조건의 규칙이 건설적이지 않기 때문에 생성되지 않는다. 즉, 수행되어야 할 것을 단언하지 않고, 수행 할 수없는 것을 단언한다.
마가렛 Boden과 어니스트 에드몬드 :
2009 년 기사에서 Margaret Boden과 Ernest Edmonds는 생성 예술이 컴퓨터 사용으로 제한되지 않아도되며 일부 규칙 기반 예술은 생성 적이 아님에 동의합니다. 전자 예술, C 아트 (컴퓨터 아트), D 아트 (디지털 아트), CA 아트 (컴퓨터 보조 아트), G 아트 (생성 아트), CG 아트, 에보 아트 (진화 기반 미술), R 아트 (로봇 아트), I 아트 (인터랙티브 아트), CI 아트 (컴퓨터 기반 인터랙티브 아트), VR 아트 (가상 현실 미술).
생성 예술의 유형 :
생성 음악 :
Johann Philipp Kirnberger의 “Musikalisches Würfelspiel”(뮤지컬 주사위 게임) 1757은 임의성을 기반으로 한 생성 시스템의 초기 예제로 간주됩니다. 주사위는 이전에 작곡 한 문구의 번호가 매겨진 풀에서 음악 시퀀스를 선택하는 데 사용되었습니다. 이 시스템은 질서와 무질서의 균형을 제공했습니다. 구조는 한 손에는 질서의 요소를, 다른 손에는 무질서를 기반으로했습니다.
J.S.의 푸가 바흐는 작곡가가 뒤 따르는 엄격한 기본 과정이 있다는 점에서 생성 적으로 간주 될 수 있습니다. 유사하게, 연속성은 인간의 개입이 제한된 전체 작곡을 생성하기 위해 어떤 경우에는 설정 될 수있는 엄격한 절차를 따른다.
John Cage와 같은 작곡가 : 13-15 Farmers Manual과 Brian Eno : 133은 그들의 작품에서 생성 시스템을 사용했습니다.
생성적인 시각 예술 :
작가 엘즈 워드 켈리 (Ellsworth Kelly)는 기회 작업을 사용하여 그리드에서 색상을 지정하여 그림을 만들었습니다. 그는 또한 종이로 작품을 만들어 스트립이나 사각형으로 자르고 우연한 작업을 통해 재배치하여 배치를 결정했습니다.
한스 하켄 (Hans Haacke)과 같은 예술가들은 예술적 맥락에서 물리적, 사회적 시스템의 과정을 탐구 해왔다. François Morellet은 그의 작품에서 고도로 질서 정연하고 고도로 무질서한 시스템을 사용했습니다. 그의 회화 중 일부는 방사형 또는 평행선의 규칙적인 시스템을 특징으로하여 모아레 패턴을 만듭니다. 다른 작품에서 그는 그리드의 채색을 결정하기 위해 확률 연산을 사용했습니다. Sol LeWitt는 자연어와 기하학적 순열 시스템으로 표현 된 시스템의 형태로 생성 예술을 창안했습니다. Harold Cohen의 AARON 시스템은 소프트웨어 인공 지능과 로봇 페인팅 장치를 결합하여 물리적 인공물을 만드는 오랜 프로젝트입니다. Steina와 Woody Vasulka는 아날로그 비디오 피드백을 사용하여 생성 예술을 제작 한 비디오 아트 개척자입니다. 비디오 피드백은 이제 결정 론적 혼란의 사례로 인용되었으며 Vasulkas의 초기 탐사는 수년 전부터 현대 과학을 예견했습니다. 시각적 인 형태를 만들기 위해 진화 컴퓨팅을 이용하는 소프트웨어 시스템에는 Scott Draves와 Karl Sims가 만든 소프트웨어 시스템이 포함됩니다. 디지털 아티스트 Joseph Nechvatal은 바이러스 감염 모델을 개발했습니다. Ken Rinaldo의 Autopoiesis는 대중과 상호 작용하고 참가자의 존재와 서로의 존재를 바탕으로 행동을 수정하는 15 개의 뮤지컬 및 로봇 조각을 포함합니다 .144-145 Jean-Pierre Hebert와 Roman Verostko는 Algorists의 창립 멤버입니다. 자신의 알고리즘을 만들어 예술을 창조하는 예술가 그룹. A. Bell Telephone Laboratories, Incorporated의 A. Michael Noll은 1962 년부터 수학 방정식과 프로그램 된 무작위성을 사용하여 컴퓨터 아트를 프로그래밍했습니다. Iapetus와 O = C = O와 같은 환경 조각 옆의 프랑스 예술가 Jean-Max Albert는 프로젝트 생물학적 활동면에서 식물 자체에 전념했다. Calmoduline Monument 프로젝트는 칼슘에 선택적으로 결합 할 수있는 단백질 인 칼 모듈 린 (calmodulin)의 특성을 기반으로합니다. 외부 물리적 제약 (바람, 비 등)은 식물의 세포막의 전위와 칼슘의 흐름을 수정합니다. 그러나 칼슘은 calmoduline 유전자의 발현을 조절합니다. 따라서 식물은 자극이있을 때«전형적인»성장 패턴을 수정할 수 있습니다. 따라서이 기념비적 인 조각품의 기본 원리는 픽업하여 운반 할 수있는 정도까지이 신호를 확대하여 색상과 모양으로 변환하고 공장의 기본적인 결정을 보여주는 것입니다.
Maurizio Bolognini는 개념적 및 사회적 관심사를 다루기 위해 생성 기계를 사용합니다. Mark Napier는 “Carnivore”프로젝트의 일환으로 이더넷 트래픽의 0과 1 스트림을 기반으로 한 작품을 만드는 데이터 매핑의 선구자입니다. Martin Wattenberg는이 주제를 더욱 발전시켜 음악적 점수 ( “Shape of Song”, 2001)와 Wikipedia 편집 (Fernanda Viegas의 2003 년 역사 흐름)을 극적인 시각적 구성으로 변형 시켰습니다. 캐나다의 예술가 인 San Base는 2002 년에 “Dynamic Painting”알고리즘을 개발했습니다. 컴퓨터 알고리즘을 “브러쉬 스트로크”로 사용하여 시간이 지남에 따라 진화하는 세련된 이미지를 만들어 반복적 인 예술 작품을 만들 수 있습니다.
소프트웨어 아트 : 일부 아티스트의 경우 그래픽 사용자 인터페이스와 컴퓨터 코드가 독자적인 예술 형식이되었습니다. Adrian Ward는 예술 및 디자인에 적용되는 소프트웨어 및 생성 방법에 대한 설명으로 Auto-Illustrator를 만들었습니다. [표창장은 필요 없습니다]
생성 아키텍처 :
1987 년 Celestino Soddu는 이탈리아 중세 도시의 인공 DNA를 창조하여이 아이디어에 속하는 도시로 끝없는 3D 모델을 만들 수있었습니다.
문학 : Tristan Tzara, Brion Gysin, William Burroughs와 같은 작가는 생성 시스템으로서 문학에 무작위 화를 도입하기 위해 컷 – 업 기법을 사용했습니다. Jackson Mac Low는 컴퓨터를 이용한시를 제작하고 알고리즘을 사용하여 텍스트를 생성했습니다. Philip M. Parker는 전체 서적을 자동으로 생성하는 소프트웨어를 작성했습니다. Jason Nelson은 영화, TV 및 기타 오디오 소스에서 일련의 디지털시를 만들기 위해 Speech-to-Text 소프트웨어로 생성 방법을 사용했습니다.
생성 라이브 코딩 :
예를 들어 Max / MSP, vvvv, Fluxus, Isadora, Quartz Composer 및 openFrameworks와 같은 대화 형 프로그래밍 언어를 사용하여 생성 시스템을 작동하는 동안 수정할 수 있습니다. 이는 아티스트의 프로그래밍에 대한 표준 접근 방식이지만 무대에서 생성 시스템을 조작하여 라이브 음악 및 / 또는 비디오를 생성하는 데 사용될 수도 있습니다. 라이브 코딩은 라이브 코딩으로 알려진 성능 연습입니다. 라이브 코딩은 자율성보다는 인간의 저작을 강조하기 때문에 소프트웨어 아트의 여러 사례와 마찬가지로 생성 예술에 반대되는 것으로 간주 될 수 있습니다.
자동 생성 시스템 :
매우 간단한 컴퓨터 프로그램은 마이크로 프로세서의 무작위 추출 기능 덕분에 사전 정의 된 수의 요소를 자동으로 선택하거나 임의의 범위에 포함 된 임의의 요소를 자동으로 선택할 수 있습니다. 프로그램은 임의로 요소를 주문합니다 ( “우리는 카드를 섞습니다”). 마지막으로, 이러한 요소들은 컴퓨터 프로그램에 의해 제공된 순서대로 수신 (들리는 것, 들리는 것 등)됩니다. 이 매우 간단한 시스템의 개념 설명은 사진 (인간이 이전에 만든 요소)이 컴퓨터 화면에서 서로 따르는 슬라이드 쇼이지만, 각보기 프로그램을 시작할 때마다 사진의 순서가 다릅니다.
“제약 조건이있는 무작위 추출”. 이 시스템은 훨씬 더 발전되어 타겟 된 예술 (픽셀, 사운드, 노트, 단어 등)의 구성 요소에서 직접 작동 할 수 있습니다. 예를 들어, 음악 분야에서는 위와 같이 음을 자동으로 배열하여 주어진 길이의 음악 세그먼트를 배열하고 이전에 한 명 또는 여러 명의 음악가가 연주하고 오디오로 녹음하는 문제입니다 ( 웨이브) 또는 미디 파일 (패턴). René-Louis Baron은 인공 지능에 대한이 기본 원리와 연구를 적용하여 수백만 개의 멜로디를 일관되게 구성하고 모든 스타일의 뮤지컬 (대위법 포함)으로 조율 할 수있는 국제 특허 ( “MedalComposer”)로 보호되는 프로세스를 설계했습니다. . 이 프로그램의 무게는 아주 작아서 (40 킬로바이트), 산업적으로 사용하기에 저렴한 칩에 내장 될 수 있습니다. 제한된 무작위 추출 프로세스는 컴포지션 소프트웨어에 부과 된 제약 조건에 따라 더 많은 프로그래밍 자유를 허용합니다. 또한 기존의 음악 스타일에서 생성되거나 프로그램에서 “발명 된”다양한 작품을 제공합니다.