코드가 들어가고 예술이 나옵니다: 모두가 NFT 아티스트입니다

이 강연은 Clojure/conj 2018에서 진행되었으며 제너레이티브 아트 실습에 대한 몇 가지 흥미로운 문제에 초점을 맞춥니다.NFT실시.

여러분을 환영합니다. 감사합니다. 와주셔서 정말 감사합니다. 제가 정말 좋아하는 주제인 예술 작품에 대해 이야기하게 되어 기쁩니다. 특히 프로그래밍을 통해 생성된 예술 작품, 생성 예술 작품이라고 부를 수 있는 예술 작품에 대해 이야기할 것입니다. 이 강연은 제너레이티브 아트 제작과 같은 기술적인 실용 지침을 제공하는 것이 아니라, 그 관행을 둘러싼 몇 가지 흥미로운 철학적 질문에 대한 탐구를 제공할 것입니다. 제너레이티브 아트는 비교적 새로운 매체이고 이전의 일부 전통적인 아트 형식과는 매우 다릅니다. 그래서 제 생각에 매우 흥미롭고 특히 우리 프로그래머와 관련이 있는 새로운 문제가 많이 있습니다. 내 실제 소프트웨어 설정과 내가 사용하는 도구에 대해 이야기하는 데 시간을 할애할 것입니다.

내가 만드는 작품에는 일반적으로 입력이 없습니다. 어떤 종류의 데이터 시각화나 이미지 조작이 아닙니다. 이미지를 생성하는 데 필요한 모든 것이 프로그램 자체에 포함되어 있으며 프로그램 출력이 무엇이든 최종 제품입니다. 보통 디지털 이미지를 최종 결과물로 작업하지만 엄밀히 따지지는 않습니다. 때때로 저는 물리적 세계에 침입하여 이와 같은 것을 만듭니다. 플로터 페인팅입니다. 실제 그림이지만 플로터로 만들었는데 나중에 설명할 간단한 로봇입니다. 저는 주로 추상적인 이미지로 작업하지만 최근에는 손으로 그린 ​​구성 요소를 통합하려고 시도하고 있기 때문에 Wacom 태블릿을 통해 디지털 드로잉의 입력을 알고리즘의 시작점으로 사용할 수 있는 사용자 정의 인터페이스를 작성했습니다. 이 경우에는 도형의 윤곽선을 그리고 거기에서 인계받아 다른 모양으로 분해하고 모든 색상과 세부 사항을 할당하는 알고리즘에 전달하지만 주로 이 [최종 이미지]는 Something I've been 지난 5년여 동안 작업했다.

제가 사용하는 도구는 다음과 같습니다. 저는 Clojure 라이브러리인 Quil을 사용하고 있습니다. 10년에서 15년 동안 사용된 Processing이라는 또 다른 Java 라이브러리의 래퍼입니다. 처리는 기본 그래픽 라이브러리입니다. 모양, 선 및 이미지 작업을 위한 비교적 간단한 API가 있습니다. Processing은 원래 이상한 IDE가 있는 Java 라이브러리로 작성되었지만 Quil을 사용하여 Clojure로 래핑할 수 있습니다. 처리도 Java Script로 포팅되었으며 Quil도 이를 ClojureScript로 래핑합니다. 사용하려는 플랫폼을 선택할 수 있습니다.

설정하는 것이 어떤 것인지에 대한 아이디어를 제공하는 매우 간단한 프로그램입니다. 보일러 플레이트가 거의 없습니다. 이 프로그램은 특별히 흥미로운 것을 그리지 않습니다. 이미지 주변에 선이 뒤죽박죽이지만 좋은 점은 이미지 생성을 시작할 수 있고 API가 상대적으로 간단하다는 것입니다.

맨 아래에는 (begin-shape), (정점)에 대한 여러 번의 호출, 그리고 (end-shape)가 있는데, 이것이 제가 이 API를 사용하는 방식의 90%입니다. 때때로 레이어나 마스크와 같은 고급 작업을 수행하지만 그것이 핵심입니다. 시스템을 벡터 그래픽 또는 래스터 그래픽으로 사용할 수 있으므로 실제 픽셀 배열에 액세스할 수 있습니다. 사용할 다른 렌더러를 선택할 수 있습니다. 2D 또는 3D로 작업할 수 있지만 저는 2D로 작업하는 것을 선호합니다. 이것으로 애니메이션을 할 수 있으므로 그 위에 (루프 없음) 호출이 있어 그렇게 하지 못하도록 하지만 일반적으로 각 프레임에 대해 반복적으로 그리기를 호출하므로 새로 고침하고 다시 그릴 수 있으므로 사람들이 애니메이션처럼 만들 수 있습니다. 그들은 또한 이러한 방식으로 대화형 소프트웨어를 만듭니다. 키보드 입력, 마우스 입력, Wacom 태블릿을 사용할 수 있는데 왜 Clojure를 선택했을까요?

실제로 이를 위한 도구가 있다는 것을 알게 되자 훨씬 더 좋아졌습니다. 아쉽게도 생각보다 사용하기 힘든 Matplotlib로 시작했는데 Clojure가 훨씬 낫고 시각적 이미지를 만드는 것도 사실 일종의 데이터 처리라는 것이 주된 이유인 것 같아요. 이러한 모양, 곡선, 점, 픽셀을 다루고 있습니다. 이 모든 것은 간단한 데이터 구조로 매우 편리하게 표현되므로 간단한 데이터 구조에서 이러한 데이터 변환 파이프라인을 설정하는 일반적인 Clojure 스타일 작업에 매우 잘 매핑됩니다. 이 영역에 매우 적용 가능하고 오디오에도 매우 적용 가능하므로 생성 오디오를 만들 수 있는 Overtone과 같은 Clojure 라이브러리가 있으며 매우 잘 작동합니다.

물론 여기에 있는 모든 사람들은 Clojure가 작성 속도가 빠르다는 것을 알고 있으며 그것이 우리 모두가 Clojure를 좋아한다고 생각하는 이유 중 하나이지만 특히 아트워크의 경우 해당 아키텍처를 미리 계획하지 않습니다. 당신은 탐험적인 실험 모드에 가깝습니다. 플러그를 꽂고 실행하여 어떻게 보이는지 확인하십시오. 따라서 특히 모듈을 다시 로드하고 코드를 다시 실행할 수 있는 REPL과의 통합으로 인해 이러한 종류의 탐색 작업에 완벽한 매우 긴밀한 피드백 루프가 됩니다. 물론 다른 Lisp 방언에 비해 Clojure의 가장 큰 장점 중 하나는 JVM에 액세스할 수 있다는 것입니다. JVM은 훌륭한 엔지니어링이자 훌륭한 생태계입니다. 무작위로 필요한 모든 Java 라이브러리를 가지고 있고 매번 처음부터 모든 것을 작성할 필요가 없다는 것이 좋습니다. 물론 JVM의 성능은 상대적으로 높다. 큰 힙 크기에서 잘 작동합니다.

여러 배열 작업을 최적화해야 하는 경우 Java를 사용할 수 있으며 매우 쉽게 수행할 수 있습니다. 물론 정말로 브라우저에 배포하고 싶다면 ClojureScript를 통해 할 수 있습니다. 대화형 소프트웨어를 만드는 경우 동시에 작동할 수 있는 공유 상태를 처리해야 하므로 원자 및 에이전트, 특히 에이전트의 표준 Clojure 툴킷이 이러한 작업 방식에 유용한 경향이 있습니다. 애니메이션 스레드를 차단하지 않도록 주의하십시오. 따라서 core.async와 같은 도구는 이러한 스타일의 작업을 수행하는 데 매우 편리합니다. 마지막 요점은 약간 추측에 불과하지만 더 유연한 언어를 사용하면 이러한 유형의 창의적인 작업을 수행할 때 더 나은 마음가짐을 가질 수 있을 것 같습니다.

그래서 몇 년 동안 제너레이티브 아트 작업을 하면서 많은 시간을 들여 생각해 본 몇 가지 큰 질문이 있었고 그 질문에 대한 답은 그렇게 간단하지 않았습니다. 놀랍지 않을 수도 있지만, 저는 그것들이 흥미로운 것들을 만든다고 생각합니다. 그래서 첫 번째로 이야기하고 싶은 것은 프로그래밍 방식으로 흥미로운 작품을 만드는 방법입니다. 제 말은, 그것이 제너레이티브 아트워크의 핵심입니다. 그러나 여기서 말하는 것을 주의해야 합니다. "흥미로운 예술"은 무거운 용어입니다. 이것이 정확히 무엇을 의미합니까? 그것은 많은 것을 의미할 수 있습니다. 예술은 여러 면에서 흥미로울 수 있지만 여기서 상대적 속성은 좋은 예술이 우리가 예상하지 못한 방식으로 일을 한다는 점이라고 생각합니다. 그것은 우리를 놀라게 하거나 새로운 것을 가르치거나 다른 관점에서 사물을 볼 수 있는 능력이 있습니다. 이것이 좋은 예술과 공예의 차이입니다. 그러나 우리는 또한 예술 작품을 이해할 필요가 있습니다.

머리를 감쌀 수 없다면 정말 좋아하지 않습니다. 일부 아트워크는 소화하기 어려울 수 있으며 괜찮습니다. 하지만 궁극적으로 우리는 아트워크 뒤에 어떤 의미, 구조 또는 조직이 있다고 느끼기를 원합니다. 함부로 묶을 수는 없습니다. 예술 작품에 대한 이성적 이해를 발전시킬 수 없다 하더라도 예술 작품을 감상하기 위해서는 어느 정도 직관적인 이해가 있어야 합니다. 그래서 우리가 기대하지 않은 예술을 감상한다면 프로그래밍할 때 문제가 생길까요? 프로그래밍은 프로그래밍을 유용한 도구로 만드는 강점 중 하나이며 매우 예측 가능합니다. 우리는 주어진 상태에서 무슨 일이 일어날지 알려주는 시스템을 작성할 수 있고 어떤 종류의 오류도 방지할 수 있습니다. 이것은 매우 예측 가능한 작업 방식입니다.

이것은 예측할 수 없는 아트워크를 만들고자 하는 우리의 바람과 충돌하는 것처럼 보일 수 있지만 많은 생성 아티스트가 이 문제를 상당히 성공적으로 해결했기 때문에 몇 가지 해결 방법에 대해 논의하겠습니다. 내 자신의 접근 방식과 내가 팔로우하는 여러 아티스트도 사용하는 것 같은 방식은 무엇을 만들어야 하는지에 대한 정확한 설명이라기보다는 가이드라인에 가까운 프로그래밍 스타일입니다. 여기에서 시각적인 예를 제공하기 위해 다음은 동일한 프로그램에서 생성된 두 개의 이미지입니다.

코드를 변경하지 않고 여러 번 실행하면 완전히 다른 두 가지 결과가 나오지만 어떤 면에서는 여전히 미학적으로 매우 관련이 있는 것 같습니다. 거의 일치하는 픽셀이 하나도 없지만 어떻게든 서로 연결되어 있습니다. 이를 달성하는 방법은 높은 수준의 구조에서 미세한 세부 사항 및 색상 선택과 같은 요소에 이르기까지 임의성을 매우 선택적이고 매우 신중하게 사용하는 것입니다.

이 알고리즘은 대부분 일종의 재귀 삼각형 세분화를 기반으로 하며, 각 삼각형을 완벽하게 분할하는 대신 임의성을 사용하여 중심에서 약간 벗어나거나 직선 대신 곡선을 사용할 수 있습니다. 일부 영역에서는 깊이까지 반복될 수 있고 다른 영역에서는 그렇지 않을 수 있으며 이러한 분포를 흥미로운 방식으로 유지하려고 합니다. 색상은 부모 삼각형에서 자식으로 상속될 수 있지만 다양한 확률로 다른 색상으로 무작위로 전환될 수도 있으므로 정말... 특정 방향으로 진행하는 프로그램입니다. 일어나야 할 일. 나는 여전히 예상치 못한 결과로 나를 놀라게 할 프로그램 공간을 제공하려고 노력하고 있습니다. 그것은 단지 부트스트랩 임의성입니다.

저는 다른 아티스트(Manolo Gamboa Naon)를 정말 좋아합니다. 그의 이름은 발음하기 어렵기 때문에 도살하지 않겠지만 여기에 두 개의 이미지가 있습니다.

다시 말하지만, 완전히 다르지만 미학적 일관성을 유지하므로 대중적인 작업 방식임을 알 수 있습니다. 이 접근 방식을 취하는 것처럼 보이는 다른 아티스트를 찾을 수 있습니다. 더 많은 창발적 속성과 창발적 구조에 의존하는 경향이 있는 매우 다른 접근 방식도 있습니다. 따라서 이 맥락에서 창발적이라는 의미는 흥미로운 일을 하지 않는 것처럼 보이는 매우 단순한 규칙 집합을 가지고 있다는 것입니다. 시간이 지남에 따라 반복적으로 실행하면 규칙을 보는 것만으로는 예측할 수 없는 이러한 거대한 상부 구조가 나타나기 시작합니다.

이것의 기초는 실제로 카오스 이론과 관련이 있으며 카오스 시스템의 매우 간단한 예는 삼중 진자입니다. 이것은 기본적으로 세 개의 상호 연결된 진자입니다. 이러한 객체는 그 자체로 매우 예측 가능한 객체이지만, 이들을 결합하면 혼란스러운 시스템으로 끝나게 됩니다. 즉, 초기 상태의 작은 차이가 최종 결과에서 큰 차이로 이어질 수 있습니다.

자, 여기 저는 Jonathan McCabe의 정말 멋진 작품을 가지고 있습니다. 그는 진보된 형태의 셀룰러 오토마타를 연구하고 있었습니다. 많은 분들이 아마 그것이 무엇인지 아실 것입니다. 그러나 그렇지 않은 분들을 위해 세포 자동 장치인 Conway의 Game of Life에 대해 들어보셨을 것입니다. 기본적으로 켜거나 끌 수 있는 셀이 있는 그리드가 있으며 다음에 있을 것처럼 특정 수의 이웃이 열려 있는 것처럼 셀이 켜지고 꺼지는 시기를 제어하는 ​​몇 가지 간단한 규칙을 단계별로 가질 수 있습니다. 단계.

이것은 더 복잡한 시스템입니다. 이것이 그가 멀티스케일 튜링 모델이라고 부르는 것입니다. 그래서 그는 셀룰러 오토마타를 사용합니다. 하나는 거시적 특징을 위한 것이고 다른 하나는 더 자세한 특징을 위한 것입니다. 그러나 여기에는 다양한 출력이 있으며 이 프로그램의 모든 출력은 완전히 다르게 보입니다. 정말 거칠지만 우리가 여전히 이해할 수 있는 일관된 구조를 가지고 있습니다. 이것은 매우 놀라운 일입니다.

또 다른 일반적인 접근 방식은 셀룰러 오토마타와 약간 비슷하지만 그리드가 없고 셀보다 더 복잡한 것이 있기 때문에 이 경우 시스템 내에서 이동하는 에이전트 또는 액터가 있고 어떤 면에서는 크게 영향을 미칩니다. 또한 이들은 서로 상호 작용하는 경향이 있으므로 두 에이전트가 충돌하면 그리는 색상이 변경될 수 있습니다. 셀룰러 오토마톤과 같이 간단한 규칙으로 설정할 수 있습니다. 여러 단계를 거쳐 복잡한 이미지를 구축합니다. 이것은 애니메이션에도 정말 잘 작동하지만 이것은 단지 스틸일 뿐입니다.

최근 개발 중 하나는 기계 학습입니다. 신경학은 훌륭한 용어라고 생각합니다. 이것은 Mario Klingemann이 만든 작품입니다. 여기 그의 작품 중 일부가 있습니다. 이 작품은 생성적 적대 네트워크인 GAN이라는 것을 사용하여 만들어졌습니다. 이것은 신경망이고 특정 스타일로 훈련되지만 실제로 예술가가 이것을 사용할 때 갖는 두 가지 수단은 무엇보다도 먼저 훈련 세트이고 따라서 네트워크가 훈련되는 이미지 모음입니다. 그들에 대한 또 다른 실제 제어 지점은 목적 함수입니다. 이것이 바로 네트워크가 자체적으로 점수를 매기거나 자체적으로 평가하여 잘하고 있는지 확인하고 더 나은 작업을 수행하기 위해 어떻게 변경해야 하는지에 대한 것입니다. 그러나 많은 변형이 있습니다. 이것은 그가 하는 일의 아주 작은 일견일 뿐입니다. 나는 확실히 더 많은 것을 확인하는 것이 좋습니다.

이 작품들은 모두 스타일이 매우 다르지만, 그것들을 하나로 묶는 공통점은 그것들이 무작위성과 구조를 잘 혼합한다는 것입니다. 그들은 여전히 ​​놀랍고 예측할 수 없을 때까지 둘 사이의 균형을 유지할 수 있지만 여전히 직관적으로만 이해할 수 있는 일종의 순서를 가지고 있습니다. 나에게 이것을 매우 분명하게 만드는 이미지 중 하나는 타일 아트를 만드는 John Greene의 작품입니다.

분명히 이와 같은 타일링 시스템은 매우 질서 정연하지만 그는 또한 정말 멋진 다양성을 많이 생성하는 방식으로 무작위성을 도입합니다. 그래서 "프로그래밍으로 어떻게 재미있는 예술을 만드느냐?"라는 질문에 만족스럽게 답할 수 있을 것 같습니다. 가능하다고 말할 수 있습니다. 프로그래밍 방식으로 놀라운 결과를 생성하는 방법에는 여러 가지가 있습니다.

그래서 다음으로 정말 흥미로운 질문은 생성 예술의 철학과 미래에 어디로 갈 것인지에 관한 것입니다. 미학을 코드로 변환할 수 있습니다. 이 프로그램을 작성할 때 제가 하려고 하는 것은 프로그램을 매우 정확하게 만들기보다는 제가 좋아하는 것을 어떻게든 프로그램에 인코딩하는 것입니다. 하지만 예술은 매우 직관적인 연습입니다. 많은 직관과 직관에 의해 인도되며 무엇을 해야할지에 대해 잘못된 결정을 내릴 수 있으며 프로그래밍은 그와 거의 반대입니다. 이것은 매우 분명합니다. 매우 체계적입니다. 매우 체계적입니다. 그래서, 이것은 이것들을 혼합하고 추가하려는 매우 이례적인 시도입니다. 결과적으로 많은 생성 아티스트는 궁금해하기 시작합니다.

이 문제를 색상으로 좁힐 것입니다. 만족스러운 효과를 내기 위해 이미지의 각 모양에 대한 색상을 선택하는 프로그램을 만드는 임무를 맡고 있다고 상상해 보십시오. 이것은 가능한 작업처럼 보입니다. 색상은 매우 단순한 3차원 공간입니다. 하지만 더 깊이 파고들면 이 색상은 매우 관련성이 높습니다. 하나의 색상은 주변의 모든 색상, 해당 색상의 근접성 및 크기의 영향을 받습니다. 뿐만 아니라 색상에는 이러한 모든 문화적 의미가 포함되어 있습니다. 우리는 색상을 다른 감정과 연관시킵니다. 우리는 물체, 위치, 심지어 기간에 색상을 붙입니다. 정말 훌륭한 아티스트는 색상을 예상치 못한 방식이나 아이러니한 방식으로 사용하므로 색상이 실제로 단순한 3차원 공간이 아님이 분명합니다.

제 말은, 실제로 그렇게 하기 위해서는 강력한 인공 지능만 있으면 됩니다. 이 시점에서 예술의 정의는 지금보다 훨씬 더 모호해집니다. Matt Pearson은 AI 아티스트를 작성하는 사람에 대해 이야기하는 흥미로운 단편(Novelty Waves의 아티스트의 죽음)을 가지고 있습니다. 나는 그것을 확인하는 것이 좋습니다. 그래서 제 생각에 질문에 대한 대답은 우리의 미학을 코드로 번역할 수 있는지, 그렇게 할 수 있는지이지만 전부는 아닙니다. 아티스트와 쇼의 콜라보레이션이어야 하는데 괜찮습니다.

마지막 질문이자 아마도 가장 중요한 질문은 왜 이것을 하고 싶습니까? 코드로 예술을 만드는 이유는 무엇입니까? 가장 직설적인 대답은 기본적으로 재미있다는 것입니다. 우리는 매우 복잡한 기술을 개발하기 위해 매우 강력한 도구를 사용하는 데 모든 시간을 사용하지만 흥미로운 방식으로 사용하는 경우는 거의 없습니다.

미리 정해진 목표 없이 실제로 앉아서 코드를 작성하는 사람이 얼마나 됩니까? 네... 다섯 분처럼, 아마 몇몇 분들에게는 꽤 드문 일이실 겁니다. 그것은 우리가 일반적으로 할 일이 아니며 정말 해야 한다고 생각합니다. 때때로 이러한 기술로 흥미로운 일을 하는 것은 낭비입니다. 예술적 도전 외에도 이러한 유형의 작업을 수행하는 데는 흥미로운 엔지니어링 도전이 많이 있습니다.

정말 빠른 코드를 작성하려면 처리량이 매우 높은 실시간 GPU 셰이더를 작성할 수 있습니다. 효율적인 압축 코드가 필요한 경우 매우 작은 실행 파일에서 항목을 생성하는 데모 장면 아트가 있습니다. 그것은 4KB 실행 파일에 맞는 전 세계입니다. 이것은 비디오의 정지 이미지일 뿐입니다. 산, 냄새, 구름, 바다가 있는 전체 지형이며 매우 흥미진진합니다.

로봇을 좋아한다면 로봇이 있습니다. 누군가 이 미친 9축 산업 물건을 가지고 초상화를 그렸습니다. 간단한 3진입 로봇으로 만족해야 했습니다.

액시드로입니다. 캘리포니아에 있는 작은 회사에서 만들었습니다. 나는 그것을 스케치와 드로잉에 사용하지만 때로는 물리적 세계에서 무언가를 할 수 있다는 것이 정말 좋습니다. 정말 미개척 공간이라 무언가를 좋아한다면 가장 먼저 해보는 곳, 이곳은 정말 쉽습니다. 짧은 시간에 거의 모든 방향으로 걸을 수 있고 새로운 비옥한 토양에 있게 됩니다. 동기 부여에 관한 한 정말 훌륭합니다. 몇 시간만 작업하면 즉각적인 시각적 피드백을 얻을 수 있습니다. l 이것은 나쁜 피드백일 수 있지만 항상 그런 것은 아닙니다. 일반적으로 자신이 만든 것을 좋아하므로 원하는 결과를 얻는 데 몇 달 또는 몇 년이 걸리는 프로젝트가 아닙니다. 적어도 내 성격으로는 이런 종류의 동기 부여가 유용합니다.

당연하다고 생각합니다. 당신은 이런 일을 하지 않을 것입니다.

나는 이것에 대해 약간 언급했지만 솔직히 우리가 개발하는 이러한 기술을 즐길 수 있어야합니다. 그렇게 하지 않을 이유가 없습니다. 좀 더 자주 휴식을 취하는 습관을 들여야 할 것 같아요. 하지만 좀 더 진지하게 말하자면, 저는 우리가 실제로 사회를 위해 이러한 일에 약간의 시간과 에너지를 투자해야 한다고 생각합니다. 우리는 세계 대부분이 이해하지 못하는 기술과 프로그래밍을 이해하고 있습니다. 제 말은, 대부분의 사람들에게 그것은 그들에게 완전한 미스터리이며 예술 작품은 때때로 그 간극을 메울 수 있습니다.

예를 들어 최첨단 기계 학습을 고려하십시오. 길거리에서 누군가에게 가서 "최첨단 기계 학습 알고리즘의 장단점은 무엇입니까?"라고 물어보면 그들은 모릅니다. 여기 계신 분들 중 일부는 대답하기 어려울 수도 있습니다. 그러나 기계 학습 알고리즘으로 작곡된 짧은 음악을 듣거나, 이러한 알고리즘으로 생성된 시를 읽거나, 예술 작품을 보도록 하면 그들은 빠르고 직관적으로 무슨 일이 일어나고 있는지 이해할 것입니다. 그것. 그들은 들을 수 있을 것입니다. 글쎄, 아마도 그것은 세부 사항을 올바르게 얻을 수 있습니다. 이 짧은 음표 시퀀스를 즐거운 방식으로 함께 묶을 수 있지만 더 큰 그림은 무시합니다. 드라마가 없습니다. 이야기가 없습니다. 긴장이 없습니다.

이러한 직관적인 이해는 머신 러닝의 경우뿐만 아니라 프로그래밍을 통해 만들어지는 다양한 예술 작품에서도 일어날 수 있다고 생각합니다. 교육적 측면, 매우 중요한 의사 소통 측면이 있다고 생각합니다. 생성 예술은 또한 우주 자체가 법칙과 개연성을 기반으로 생성되기 때문에 세계에 대해 우리에게 설명하는 경향이 있습니다. 이로 인해 특정 패턴, 창발적 패턴 및 생성적 아트워크 처리 패턴이 많이 발생합니다. 따라서 의도적이든 아니든 생성 예술 작품은 종종 우리가 세상에서 발견하는 것과 동일한 패턴을 우연히 발견합니다. 멋진 예는 조개입니다. 나는 그것이 어떤 종인지 모르지만 껍질이 딱 맞고 거기에 있는 패턴은 약간의 결함이 있다는 점을 제외하면 Stephen Wolfram이 Rule 30이라는 셀룰러 오토마톤을 생성(또는 발견)하는 것과 매우 매우 유사합니다. . 하지만 이러한 것들이 어떻게 자연에 반영되는지는 정말 놀랍습니다.

철학의 더 깊은 층을 탐구하기 위해 생성 예술 작품도 인간으로서 우리에 대해 중요한 것을 말해준다고 생각합니다. 예술은 근본적으로 여러 면에서 인간이 되는 것에 관한 것입니다. 예술 작품에 대한 규칙을 작성하려고 할 때 우리는 예술 작품에 대해 감사하는 바를 설명하기 위해 보다 명시적인 시도를 하려고 합니다. 그리고 이 접근 방식은 곧 한계를 드러냈습니다. 예술 작품의 복잡성과 고차원성이 명확해졌고, 프로그램이 작동하는 방식과 인간이 작동하는 방식 사이의 간극이 더욱 분명해졌습니다. 우리는 이러한 프로그램이 예술 제작의 '방법'을 다룰 수는 있지만 실제로는 '이유'를 다룰 수 없기 때문에 예술에서 '이유'의 중요성과 인간으로서 우리가 어떻게 존재.

그래서 제 생각에 제너레이티브 아트에 대한 이러한 접근 방식은 적어도 제게는 인간 삶의 본질에 대해 많은 것을 보여줍니다. 마지막으로 말하고 싶은 부분은 예술 작품이 없는 문화는 디스토피아적이라는 것입니다. 예술 작품이 건강한 문화에 속하기를 원합니다. 예술은 발견을 장려합니다. 반성, 의사 소통 및 삶에 대한 감사를 장려합니다. 프로그래밍이 기본적으로 세상을 잠식하고 있다는 점을 감안할 때 – 프로그래밍은 매일 더 중요해지고 우리의 삶은 점점 더 기술에 둘러싸여 있습니다 – 우리는 예술의 중요성을 포용하고 있는지 확인해야 합니다. 미래로 나아가는 우리 모두의 문화를 향유하고 창조하는 데 우리의 시간과 에너지를 쏟을 것입니다.

다음은 이러한 질문에 대한 최선의 답변입니다. 제너레이티브 아트워크에 대해 더 배우고 싶거나 자신만의 아트워크를 만들고 싶어하는 분들이 계시기를 바랍니다. 이것으로 감사의 말을 전하겠습니다.