Как можно классифицировать генеративные и дата-арт проекты?

Во время беседы про дата-арт и ген-арт (генеративное искусство) мы с Иваном Диановым и Адамом Арутюновым обсуждали много интересного, в том числе, как можно классифицировать и разделять проекты такого рода, сравнивать их по разным признакам.

Генеративное искусство (ген-арт) - это подход к проектированию и дизайну цифрового или физического продукта (сайт, изображение, мелодия, архитектурная модель, деталь, анимация и так далее), при котором человек делегирует часть процессов компьютерным технологиям и платформам. (вики) Не самое понятное определение на мой вкус, поэтому могу сказать простыми словами - это цифровое искусство, в процессе создания которого алгоритмы занимают главную роль.

Дата-арт (искусство на основе данных). Расскажу своими словами, так как не нашла общего подходящего определения. Дата-арт - это вид визуализации данных, в котором дизайн и эстетика проекта имеют важное значение, при этом, можно жертвовать легкостью считывания данных. Это направление, создающее предметы искусства с данными, зашифрованными внутри. Дата-арт проекты могут быть материальными (скульптура, вышивка), цифровыми (созданные кодом или векторная графика) и аналоговыми (карандаши, краски).

Грань между ген-артом и автоматизированным дата-артом очень тонка, особенно, в цифровом направлении дата-арта.

Поэтому, в этом тексте я коснусь арт-проектов, созданных с помощью кода, не рассматривая аналоговые и материальные арты и дата-арты, а также дата-арты сделанные вручную в векторных редакторах.

Попытаемся выделить признаки, по которым можно классифицировать проекты ген-арта и дата-арта

- Наличие данных внутри (не служебных, типа кодов палитр, а данные и знания о некоторой предметной области). Одно из основных отличий генеративного арта от дата-арта - собственно, наличие данных внутри. Но и в ген-арте могут быть данные в том или ином виде, правда всегда остается вопрос их читаемости, в генеративном искусстве данные обычно сильно измельчены или искажены, их очень трудно прочитать. В дата-арте данные быть обязаны. В ген-арте нет.

Примером тут будет проект Kirell Benzi “The Dark Side and The Light” - несмотря на отсутствие легенд и подписей, в этом сложном сетевом проекте есть данные - информация о персонажах звёздных войн и их альянсах. Легко представить аналогичный ген-арт проект, где изображена просто красивая сложная сетевая структура.

Пример из генеративного искусства - от @_nonfigurative_.

- Детерминированность. Всегда ли при вводе одних условий в программу получается один и тот же результат? Или при каждом запуске мы получаем разное? В некоторых проектах у алгоритмов столько свободы, что они могут сгенерировать тысячи результатов на одном и том же материале. Но есть проекты, которые выдают один и тот же результат на одних исходных данных. Конечно, второй тип проектов легче считывается и чаще имеет возможность увидеть данные, лежащие в основе проекта. У дата-арт проектов детерминированность, как правило, выше.

Пример: Поплавки - проект Максима Грязнова, Ивана Дианова сотоварищи. Ген-арт, который на основании введенного текста рисует поплавок. Так как из текста делается числовая последовательность, которая потом визуализируется, то из одного и того же текста получится всегда один и тот же поплавок.

- Уровень контроля человека над результатом проекта, строгость правил. Наличие генерации в проекте – обладает ли машина свободой генерировать объекты или работает только по четкому алгоритму от человека, используя строгие правила. Это, собственно, еще одно отличие ген-арта от автоматизированного дата-арта, в ген-арте обязательно должна быть некоторая свобода у машины - чтобы она в рамках условий генерила что-то сама. И этот результат не был изначально указан человеком в системе строгих правил. Правила могут быть рамочные. Например, границы и структуру указывает программист, а формы и цвета выбирает машина. Также, можно говорить о количество переменных, отданных компьютеру на генерацию. В проекте может быть много переменных - сколько-то из них отдано на контроль машине, а сколькими-то управляет человек, какие-то отданы на откуп внешней среде (вопросы в интерактивном тесте, генерация данных на основе каких-то продолжающихся процессов). 

Примером будет дата-арт проект Quarantine Portrait - он делает на основании теста на сайте уникальный портрет для вас, но при этом отличие этих портретов друг от друга минимально - отличаются лишь несколько элементов, цвет кружков, количество точек.

То есть весь проект создан человеком, а данными наполняется лишь его небольшая часть, и делает это в рамках строгих правил - в зависимости от выбранных в тесте ответов.

Дата-арт проекты обычно имеют высокий уровень контроля человека над ними, если не абсолютный.

- Степень автоматизации проекта (какую часть делал человек, а какую программа). Это свойство схоже с предыдущим, но может применяться чаще к дата-арта проектам, и лишь в некоторой степени к генеративным.

Доделывался ли проект вручную? Вручную ли собирались данные или автоматизированно? Вручную ли пополняется и обновляется проект? Вручную ли создавались элементы для генерации? Вручную ли отрисовывался проект?

Проект Send Me Love от Shirley Wu - создает на основании переписок в приложении красивые интерактивные деревья. Автор не контролирует финальный результат, тот зависит от внешних данных, которые меняются. Так что проект “отпустили” в какой-то момент, чтобы он жил своей жизнью. Автор только задает исходный алгоритм и дает символы, которыми пользуется проект. Здесь есть некоторый элемент генерации и свободы у машины.

В том же Quarantine Portrait проект тоже отпущен в свободное плавание, автор тоже не знает, что именно сгенерил проект для каждого участника опроса. Но правила очень жесткие, так что получиться могут только разные сочетания заданных автором вариантов.

Но есть проекты, которые получают не только сделанную вручную базу и правила генерации, но и финальный проект потом “доделывается руками”, например, элементы собираются в некий плакат, как проект Literary Constellations от Nicholas Rougeux. Некоторые ген-арт проекты тоже могут дорабатываться автором в ручном порядке.

- Читаемость данных – можно ли по легенде вернуться от проекта к данным? То есть, есть ли возможность расшифровать проект обратно? Или это шифр в один конец, когда данные, например, переводятся в числовую последовательность, которая визуализируется, и по которой не восстановить исходный набор данных. Может быть возможность частичного восстановления исходных данных.

Примером может быть дата-арт проект Kimley Scott - MomzWhoViz - с бейджиками членов сообщества, составленных из данных о них. С помощью понятной легенды, можно легко определить, какие данные представлены в каждом объекте.

Конечно, это скорее черта дата-артов, мало того, что в них есть данные, но и многие дата-арты подлежат расшифровке согласно строгой легенде, хотя и не все. В ген-арте же возможность расшифровать проект - это редкость.

- Возможность увидеть осмысленные паттерны на данных в итоговом проекте, возможность аналитики. Данные настолько не искажены в проекте, а форма в которую они собраны - сохраняет возможность считывания некоторых паттернов, корреляций, что по ним можно что-то понять. Это могут быть скромные выводы, но они есть.

Примером может служить проект Nicholas Rougeux - Off the Staff - в котором, несмотря на отсутствие понятной легенды можно выделить особенности некоторых произведений - много там участвует инструментов или один, долгие ноты фигурируют или короткие.

Не все проекты дают возможность понять хоть что-то об исходных данных.

- Наличие погрешностей (на каких этапах разработки были допущены погрешности и насколько большие). Это касается всех видов проектов, даже аналоговых. Погрешности могут возникать при округлении чисел, в ошибках при сборе данных, в точности отрисовки значений и т.п.

Участие человека в проекте обычно увеличивает число погрешностей, которые могут быть выше погрешностей любого прибора и результата округления. Конкретных примеров тут не могу припомнить, но даже в аналоговых дата-артах есть вероятность ошибки. За счет автоматизации проекта, она уменьшается. И основным источником могут оставаться округление и погрешность приборов измерения.

Но в генеративном арте есть возможность "раскручивания" ошибки, то есть, при генерации она усугубляется на каждом этапе проекта и при каждой итерации. Здесь тоже пока говорю без конкретики, не настолько хорошо могу сформулировать эту мысль - буду рада вашей помощи в вопросе.

- Степень измельчения входных данных ("третья производная от исходных данных", когда смысл данных искажается и теряется в процессе их переработки). Этим грешит и дата-арт и ген-арт. Это не плохо само по себе, но сильно мешает осмысленности данных, их расшифровке и тем более, возможности увидеть паттерны и какую-то аналитику. Данные можно исказить с помощью усреднения, взаимоумножения, отсечения их части, преобразования. Чем больше и сложнее манипуляции, тем труднее потом будет вернуться к данным из результата проекта и тем меньше смысла будет в этом результате.

Интересным примером можно считать проект уже упомянутого нами ни раз Nicholas Rougeux - Sonnet Signatures. В этом проекте литературное произведение - сонет Шекспира - получает уникальную фигуру, похожую на подпись. Однако расшифровать по подписи исходное произведение невозможно, как и понять что-то по нему. Так как, несмотря на то, что в исходных данных осмысленный текст - метод обработки информации превращает его в бессмысленный символ.

Ведь используются такие переменные как - Количество букв в строке и Сумма букв в строке, разделенная на их количество (где a = 1, b = 2…). Номера букв, а тем более, среднее число от их суммы - не имеют особого смысла. Максимум, о чем мы можем судить - о длинах строк и средних применяемых буквах - что совсем не разборчиво и довольно бессмысленно. При этом получается интересный арт-проект по конкретному алгоритму на основе конкретных данных.

Вот такие вот мысли у меня появились после нашего эфира! Прошу всех, кто интересуется такого рода проектами или имеет свои мысли по теме - написать в комментариях к тематическому посту в моем тг-канале! Буду рада с кем-то это обсудить.

Это пока не готовая классификация, а именно что набор размышлений по теме, поэтому прошу простить мне отсутствие четких определений и свободные словесные конструкции!

Наталья Киселева 

мой сайт: https://eolay.tilda.ws

мой тг: https://t.me/datavizcomics

мой скромный ютуб: https://www.youtube.com/@datacomics