제너레이션 아트

Generative art
응축 큐브, 플렉시글라스 및 물; Hirshhorn 박물관 및 조각 정원, 1965년 시작, 2008년 한스 하케에 의해 완성
파스칼 돔비스의 비합리적 기하학 2008 설치경
텔레프레즌스 기반 설치 10.000 무빙 시티즈(Marc Lee), 2016

생성예술은 자율적인 시스템을 사용하여 전체적으로 또는 부분적으로 창조된 예술을 말합니다.이러한 맥락에서 자율적인 시스템은 일반적으로 인간이 아닌 시스템이며 그렇지 않으면 작가가 직접 결정해야 할 예술 작품의 특징을 독립적으로 결정할 수 있습니다.어떤 경우에는 인간 창조자는 생성 체계가 자신의 예술적 사상을 나타낸다고 주장할 수도 있고, 또 어떤 경우에는 시스템이 창조자의 역할을 맡았다고 주장할 수도 있습니다.

"생성 예술"은 종종 알고리즘 예술(알고리즘으로 결정된 컴퓨터가 생성한 예술 작품)과 합성 매체(알고리즘으로 생성된 매체의 일반적인 용어)를 언급하지만, 예술가들은 또한 화학, 생물학, 역학 및 로봇 공학, 스마트 재료, 수동 무작위화, 수학, 데이터 매핑, 대칭, til의 시스템을 사용하여 만들 수 있습니다.ing 등.

역사

예술에 대한 논의에서 "생성적"이라는 단어의 사용은 시간이 지나면서 발전해왔습니다."인공 DNA"의 사용은 예측할 수 없는 사건을 발생시킬 수 있는 시스템의 구축에 초점을 맞춘 예술에 대한 생성적 접근을 정의하며, 이는 모두 인지할 수 있는 공통적인 성격을 가지고 있습니다.일부 현대적 정의에 따라 요구되는 자율 시스템의 사용은 통제력이 크게 감소하는 생성적 접근 방식에 초점을 맞추고 있습니다.이 접근 방식은 또한 "emergent"라고 명명됩니다.Margaret Boden과 Ernest Edmonds는 1965년 [1]Georg Nees와 Frieder Nake가 전시한 작품을 시작으로 1960년대 자동화된 컴퓨터 그래픽의 넓은 맥락에서 "세대 예술"이라는 용어를 사용한 것에 주목했습니다.마이클 놀(Michael Noll)은 [2]1962년에 무작위성과 질서를 결합한 컴퓨터 아트를 처음 했고 1965년 벨 [3]쥘츠(Bell Julesz)의 작품과 함께 전시했습니다.

"[1]세대 예술"과 "컴퓨터 예술"이라는 용어는 아주 초창기부터 함께 사용되어 왔고, 어느 정도는 서로 바꿔 사용되어 왔습니다.

그러한 첫 번째 전시회는 1965년 2월에 니즈의 작품을 보여주었는데, 일부 사람들은 이것이 "Generative Computergraik"[1]이라고 제목을 붙였다고 주장합니다.니스 자신은 기억하지 못하지만, 이것은 몇 년 [4]후 발표된 그의 박사 논문의 제목이었습니다.첫 번째 전시와 카탈로그의 정확한 제목은 "computer-grafik"[5]이었습니다."세대 예술"과 관련된 용어들은 이 시기에 Manfred[1] Mohr와 Ken Knowlton을 포함한 몇몇 다른 초기 컴퓨터 예술가들에 의해 일반적으로 사용되었습니다.베라 몰나르(Vera Molnar, 1924년 ~ )는 헝가리 출신의 프랑스 미디어 아티스트입니다.Molnar는 세대 예술의 선구자로 널리 여겨지고 있으며, 그녀의 예술 활동에 컴퓨터를 사용한 최초의 여성들 중 한 명이기도 합니다.동적 예술-시스템이 다양한 예술작품-이벤트를 생성할 수 있다는 의미를 가진 "제너레이터 아트"라는 용어는 1998년 밀라노에서 열린 "제너레이터 아트" 컨퍼런스에서 처음으로 분명히 사용되었습니다.

이 용어는 또한 더 복잡한 형태를 만들기 위해 단순한 요소들이 반복되거나 변형되거나 다양해지는 기하학적 추상 예술을 설명하는 데 사용되어 왔습니다.이렇게 정의된 세대 예술은 1960년대 후반 아르헨티나 예술가 에두아르도 마크 엔타이어와 미겔 앙헬 비달에 의해 실행되었습니다.1972년 루마니아 태생의 폴 니구는 영국에서 제너레이티브 아트 그룹을 만들었습니다.니구는 "훈시 벨무드"와 "에드워드 라르소치"와 같은 별칭을 사용하여 독점적으로 거주했습니다.1972년 니구는 퀸즈 대학교 [6][7]벨파스트 페스티벌에서 '세대 예술 형태'라는 제목의 강연을 했습니다.

1970년에 시카고 미술학교는 Generative Systems 라는 학과를 만들었습니다.Sonia Landy Sheridan이 설명한 바와 같이, 이미지의 캡처, 기계 간 전송, 인쇄 및 전송을 위한 당시의 새로운 기술을 사용하는 예술 작업과 이미지 정보의 변환에 있어 시간의 측면에 대한 탐구에 중점을 두었습니다.또한 주목할 만한 것은 처음에는 학생이었고 나중에는 셰리단의 협력자였던 [9]존 [8]던입니다.

1988년[10] 클라우저는 체계적 자율성의 측면을 생성 예술의 중요한 요소로 파악했습니다.

생성 예술의 진화에 대한 위의 설명을 통해 과정(또는 구조화)과 변화(또는 변형)는 그 가장 확실한 특징들 중 하나이며, 이러한 특징들과 바로 '생성적'이라는 용어는 역동적인 발전과 움직임을 의미한다는 것을 알 수 있습니다.(결과는) 예술가에 의한 창작물이 아니라 생성 과정의 산물, 즉 자기를 자극하는 구조입니다.

1989년 Celestino Soddu는 그의 책 Citta'[11] Alaatorie에서 건축과 도시 디자인에 대한 Generative Design 접근법을 정의했습니다.

1989년에 Franke는 "생성 수학"을 "예술적 [12]이미지를 생성하는 데 적합한 수학적 연산에 대한 연구"라고 언급했습니다.

1990년대 중반부터 Brian Eno는 생성 음악과 생성 시스템이라는 용어를 대중화하여 Terry Riley, Steve Reich, Philip [13]Glass의 초기 실험 음악과 연결시켰습니다.

20세기 말부터 세대를 초월한 예술가, 디자이너, 음악가, 이론가의 공동체들이 만나기 시작했고, 분야를 초월한 관점을 형성했습니다.생성 예술에 관한 첫 번째 모임은 1998년 이탈리아 [14]폴리테크니코 디 밀라노 대학에서 열린 첫 번째 국제 생성 예술 회의에서였습니다.호주에서는 [15]1999년에 전자 예술의 생성 시스템에 관한 반복 회의가 이어졌습니다.온라인 토론은 1999년 말에 시작된 EU 유전자 메일링 [16]리스트를 중심으로 진행되어 왔으며,[17]: 1 이 분야를 정의한 많은 토론을 주최했습니다.이러한 활동은 2005년 베를린에서 시작된 Generator.x 컨퍼런스를 통해 더욱 최근에 합류했습니다.2012년 새로운 학술지 GASATHJ, Generative Art Science and Technology Hard Journal이 Celestino Soddu와 Enrica[18] Colabella에 의해 편집위원회에 여러 세대 예술가와 과학자들이 합류하여 설립되었습니다.

일부에서는 징계 범위를 넘어선 이러한 참여의 결과로, 지역 사회가 그 용어의 공유된 의미에 수렴했다고 주장했습니다.Boden과 Edmonds는[1] 2011년에 다음과 같이 말했습니다.

오늘날에도 '제너레이션 아트(Generative Art)'라는 용어는 관련 예술계 내에서 여전히 통용되고 있습니다.1998년부터 밀라노에서 그 제목(Generativeart.com )으로 일련의 컨퍼런스가 개최되고 있으며, Brian Eno는 세대 예술 방법을 홍보하고 사용하는 데 영향을 미치고 있습니다(Eno, 1996).음악과 시각 예술에서 이 용어의 사용은 이제 일련의 규칙의 활성화에 의해 생성된 작업과 컴퓨터 시스템이 의사 결정의 적어도 일부를 대신하도록 허용하는 작업에 집중되었습니다(물론, 규칙은 아티스트가 결정합니다).

1998년부터 매년 밀라노에서 열리는 제너레이티브 아트 컨퍼런스의 부름에서, 첼레스티노 소두의 제너레이티브 아트의 정의:

Generative Art는 무한한 변화를 만들어낼 수 있는 동적인 복잡한 시스템의 구축으로서 인공적인 사건의 유전자 코드로 실현된 아이디어입니다.각 Generative Project는 음악이나 3D Object와 같은 독특하고 반복되지 않는 이벤트를 가능한 한 제작하는 개념 소프트웨어로, 아티스트/디자이너/음악가/건축가/[19]수학자의 비전으로 강하게 인식되는 생성 아이디어의 다양한 표현입니다.

eu-gene 메일링 리스트에 대한 논의는 1999년부터 Adrian Ward에 의해 다음과 같은 정의에 의해 틀이 잡혔습니다.

생성 예술은 작품을 제작하는 과정에 집중하는 것에서 비롯되는 용어로, 보통 기계나 컴퓨터의 사용에 의해 자동화되거나 [20]그러한 작품이 실행되는 규칙을 정의하기 위해 수학적 또는 실용적인 지시를 사용함으로써 일반적으로 (엄밀하게는 아니지만) 작품을 제작하는 과정에 집중하는 것에서 비롯됩니다.

필립 갈란터([17]Philip Galanter)도 비슷한 정의를 제공합니다.

생성 예술은 예술가가 자연어 규칙 세트, 컴퓨터 프로그램, 기계, 또는 다른 절차적 발명과 같은 과정을 창조하는 모든 예술 행위를 말합니다. 그리고 나서 어느 정도의 자율성이 완성된 예술 작품에 기여하거나 결과를 낳으면서 동작으로 설정됩니다.

"마를 타고 있는 우주 비행사, 피카소 작품"이라는 프롬프트를 사용하여 안정 확산에 의해 생성된 이미지입니다.생성 이미지 모델은 훈련 세트에서 특정 아티스트의 시각적 스타일을 모방하는 데 능숙하여, 자신의 스타일을 모방하는 것을 반대하는 일부 아티스트들로부터 그들의 허락 없이 대규모로 생성되는 것에 반대하는 반발을 불러일으킵니다.

2020년대 즈음, 생성형 AI 모델은 특정 저자의 독특한 스타일을 모방하는 법을 배웠습니다.예를 들어, 안정 확산(Stable Diffusion)과 같은 생성 이미지 모델은 파블로 피카소와 같은 예술가의 스타일 특성(그의 특정 붓질, 색상, 원근법 등을 포함)을 모델링할 수 있으며, 사용자는 "말을 타고 있는 우주 비행사,"와 같은 프롬프트를 조작할 수 있습니다."피카소"는 모델이 임의의 주제에 예술가의 스타일을 적용한 새로운 이미지를 생성하도록 합니다.창작 이미지 모델은 자신의 작품에서 [21]이익을 얻는 능력을 해친다고 주장하며 자신의 스타일이 허락 없이 모방되는 것에 반대하는 예술가들로부터 상당한 반발을 받았습니다.

종류들

음악

주요 기사:생성음악

1757년의 Johann Kirnberger의 Musikalisches Würfelspiel ("Musical Dice Game")은 무작위성에 기초한 생성 체계의 초기 예로 여겨집니다.주사위는 이전에 작곡된 구문의 번호 풀에서 음악적 순서를 선택하는 데 사용되었습니다.이 시스템은 질서와 무질서의 균형을 제공했습니다.그 구조는 한편으로는 질서의 요소를, 다른 [22]한편으로는 무질서의 요소를 바탕으로 하고 있었습니다.

작곡가가 따르는 엄격한 근본 과정이 있다는 [23]점에서, J.S. 바흐의 푸가는 생성적인 것으로 여겨질 수 있습니다.마찬가지로, 직렬화는 엄격한 절차를 따르는데, 어떤 경우에는 제한된 [24][25]인간의 개입으로 전체 구성을 생성하도록 설정될 수 있습니다.

존 케이지([26]: 13–15 John Cage), 파머스 매뉴얼([27]Farms Manual), 브라이언 에노(Brian[26]: 133 Eno)와 같은 작곡가들은 그들의 작품에 생성 시스템(generative system)을 사용했습니다.

비주얼 아트

화가 엘스워스 켈리는 격자무늬 안에 색을 할당하기 위해 우연한 작전을 사용하여 그림을 그렸습니다.그는 또한 종이 위에 작품을 만들었고, 그 후 그는 스트립이나 사각형으로 자르고 우연한 작업을 통해 [28]배치를 결정하기 위해 재조립했습니다.

프랑수아 모렐레, 2009년, Album de 10 serigraphies sur 10ans
이아페투스, 장막스 알버트, 1985
칼모둘린 기념비(Jean-Max Albert, 1991)

한스 하케(Hans Haacke)와 같은 예술가들은 예술적 맥락에서 신체적, 사회적 체계의 과정을 탐구해왔습니다.프랑수아 모렐레(François Morellet)는 그의 작품에서 질서정연하고 무질서한 시스템을 모두 사용했습니다.그의 그림들 중 일부는 모이레 패턴을 만들기 위해 방사형 또는 평행선의 규칙적인 시스템을 특징으로 합니다.다른 작품에서 [29][30]그는 그리드의 색상을 결정하기 위해 우연 연산을 사용했습니다.솔 르윗(Sol LeWitt)은 자연어로 표현된 체계와 기하학적 순열의 체계 형태로 생성 예술을 창조했습니다.해롤드 코헨의 아론 시스템은 물리적 인공물을 [31]만들기 위해 소프트웨어 인공지능과 로봇 페인팅 장치를 결합한 오랜 프로젝트입니다.Steina와 Woody Vasulka는 아날로그 비디오 피드백을 사용하여 생성 예술을 창조한 비디오 아트 선구자들입니다.비디오 피드백은 이제 결정론적 혼돈의 예로 인용되고 있으며, 바술카족의 초기 탐험은 여러 해 동안 현대 과학을 예측했습니다.진화 컴퓨팅을 이용하여 시각적 형태를 만드는 소프트웨어 시스템에는 Scott Draves와 Karl Sims가 만든 것들이 있습니다.디지털 아티스트 Joseph Nechvatal은 바이러스 [32]전염 모델을 이용했습니다.켄 리날도(Ken Rinaldo)의 오토포이시스(Autoopies)에는 참가자와 [26]: 144–145 서로의 존재에 따라 대중과 상호작용하고 행동을 수정하는 15개의 뮤지컬 및 로봇 조형물이 포함되어 있습니다.Jean-Pierre Hebert와 Roman Verostko는 예술을 창조하기 위해 그들만의 알고리즘을 만드는 예술가 집단인 알고리스트의 창립 멤버들입니다.Bell [33]Telephone Laboratories, Incorporated의 Michael Noll은 1962년부터 수학 방정식과 프로그램 된 무작위성을 사용하여 컴퓨터 아트를 프로그래밍했습니다.프랑스 예술가인 Jean-Max Albert는 Iapetus와 O=C=O와 같은 환경 조각품 외에도 생물학적 활동 측면에서 식생 자체에 전념하는 프로젝트를 개발했습니다.칼모듈린 기념비 프로젝트는 칼슘과 선택적으로 결합하는 단백질인 칼모듈린의 특성에 기반을 두고 있습니다.외부 물리적 제약(바람, 비 등)은 식물의 세포막의 전위와 결과적으로 칼슘의 흐름을 변화시킵니다.하지만 칼슘은 칼모듈린 [36]유전자의 발현을 조절합니다.따라서 이 식물은 자극이 있을 때 "전형적인" 성장 패턴을 수정할 수 있습니다.따라서 이 기념비적인 조각의 기본 원리는 그것들을 집어 들고 운반할 수 있는 범위까지 이 신호들을 확대하고 색과 모양으로 번역하여 근본적인 생물학적 [37]활동의 수준을 암시하는 식물의 "결정"을 보여줄 수 있다는 것입니다.

Maurizio Bolognini는 개념 및 사회적 [38]문제를 해결하기 위해 생성 기계와 협력합니다.Mark Napier는 "Carnivore" 프로젝트의 일환으로 이더넷 트래픽에서 0과 1의 스트림을 기반으로 한 작품을 만드는 데이터 매핑의 선구자입니다.Martin Wattenberg는 이 주제를 더욱 발전시켜 음악 악보만큼 다양한 "데이터 세트"("Shape of Song", 2001)와 위키피디아 편집(History Flow, 2003, Fernanda Viegas와 함께)을 극적인 시각적 구성으로 변형시켰습니다.캐나다의 예술가인 샌 베이스는 2002년에 "다이나믹 페인팅" 알고리즘을 개발했습니다.Base는 컴퓨터 알고리즘을 "붓 스트로크"로 사용하여 시간이 지남에 따라 진화하는 정교한 이미지를 만들어내어 유동적이고 결코 반복되지 않는 [39]예술작품을 만들어냅니다.

1996년부터 앰비그램을 [40][41][42]자동으로 생성하는 앰비그램 생성기가 있었습니다.

1986년부터 컴퓨터 음악의 선구자였던 이탈리아 작곡가 Pietro Grossi는 그의 실험을 이미지로, (그의 음악 작업에 사용된 것과 같은 절차) 정확히 컴퓨터 그래픽으로 확장했고, 특정한 자동 결정으로 프로그램을 작성했고, Home Art의 개념을 발전시켰습니다.1986년 베니스 비엔날레가 주관한 전자음악의 대륙 뉴 아틀란티스 전시회에서 처음 선보였습니다.

생성적인 시각 예술 작품을 만드는 몇몇 현대 예술가들은 Daniel Shiffman, Zachary Lieberman, Golan Levin, Ben Fry, 그리고 Giles Whitaker (예술가)입니다.

소프트웨어 아트

주요 기사:소프트웨어 아트

일부 예술가들에게 그래픽 사용자 인터페이스와 컴퓨터 코드는 그 자체로 독립적인 예술 형태가 되었습니다.Adrian Ward는 아트와 [citation needed]디자인에 적용되는 소프트웨어와 생성 방법에 대한 해설로서 Auto-Illustrator를 만들었습니다.

건축학

1987년 Celestino Soddu는 이탈리아 중세 도시들의 인공 DNA를 만들어냈는데,[43] 이 아이디어에 속하는 도시들의 끝없는 3D 모델을 만들어낼 수 있었습니다.

2010년, Michael Hansmeyer는 "Subdivided Columns – A New Order (2010)"라는 프로젝트에서 건축 기둥을 생성했습니다.이 작품은 반복되는 세분화의 단순한 과정이 어떻게 정교한 건축 패턴을 만들어 낼 수 있는지 탐구했습니다.Hansmeyer는 어떤 기둥도 직접 설계하기 보다는 기둥을 자동으로 만드는 공정을 설계했습니다.프로세스는 다양한 매개 변수를 사용하여 반복적으로 실행되어 끝없는 순열을 생성할 수 있습니다.무한 순열은 생성 [44]설계의 특징으로 간주될 수 있습니다.

문학.

자세한 정보:생성문학, 유레카, 전자문학, 스팸라이트, 정보주의시, 언어게임, 선사디지털시

트리스탄 차라(Tristan Tzara), 브리온 기신(Brion Gysin), 윌리엄 버로우(William Burroughs)와 같은 작가들은 생성 체계로서 문학에 무작위화를 도입하기 위해 잘라내기 기술을 사용했습니다.잭슨 맥 로우(Jackson Mac Low)는 컴퓨터 지원 시를 제작하고 알고리즘을 사용하여 텍스트를 생성했습니다. 필립 M. 파커(Philip M. Parker)는 자동으로 전체 책을 생성하는 소프트웨어를 작성했습니다.Jason Nelson은 영화, 텔레비전 및 기타 오디오 [45]소스에서 일련의 디지털 시를 만들기 위해 음성-텍스트 소프트웨어와 함께 생성 방법을 사용했습니다.

2010년대 후반, 저자들은 대규모 언어 데이터 세트에 대해 훈련된 신경망으로 실험하기 시작했습니다.David Jave Johnston의 ReRites는 인간이 편집한 AI가 만든 시의 초기 예입니다.

라이브 코딩

주요 기사 : 라이브 코딩

발전 시스템은 작동 중에 Max/MSP, Pure Data 및 vvvvv와 같은 패치 환경을 포함한 SuperCollider, Fluxus 및 TidalCycle과 같은 대화형 프로그래밍 환경을 사용하여 수정할 수 있습니다.이것은 아티스트에 의한 프로그래밍의 표준적인 접근법이지만, 라이브 코딩으로 알려진 공연 관행인 무대에서 생성 시스템을 조작함으로써 라이브 음악 및/또는 비디오를 생성하는 데 사용될 수도 있습니다.소프트웨어 아트의 많은 예들과 마찬가지로, 라이브 코딩은 자율성보다는 인간의 저자성을 강조하기 때문에, 생성 [46]예술과 반대로 고려될 수 있습니다.

블록체인

Chromie Squiggle #7515, 아트 블록 1세대 아트 컬렉션 중

2020년 에릭 "스노프로" 칼데론은 생성 예술과 블록체인의 아이디어를 결합하기 위한 아트 블록[47] 플랫폼을 출시했으며, 이를 통해 생성된 예술작품은 이더리움 블록체인에서 NFT로 제작되었습니다.이렇게 창작된 창작 예술의 핵심적인 혁신 중 하나는 예술을 창작하기 위한 모든 소스 코드와 알고리즘이 더 이상 수정할 수 없는 상태에서 블록체인에 영구적으로 적용되어야 한다는 것입니다.작품이 판매될 때("민트")에만 작품이 생성됩니다. 결과는 무작위이지만 작가가 정의한 전체적인 미적 감각을 반영해야 합니다.칼데론(Calderon)은 이 과정이 예술가가 예술 뒤에 숨겨진 알고리즘을 매우 신중하게 생각하도록 강요한다고 주장합니다.

지금까지는 [세대] 예술가가 알고리즘을 만들어 스페이스 바를 100번 누르고 가장 좋은 것 중 5개를 골라 고품질로 인쇄했습니다.그런 다음 액자를 만들어 갤러리에 넣었습니다.그럴지도 몰라요.Art Blocks는 아티스트가 알고리즘의 모든 출력을 자신의 서명된 작품으로 받아들이도록 강요하기 때문에, 아티스트는 알고리즘이 완벽해질 때까지 돌아가서 수정해야 합니다.그들은 좋은 결과물만 골라낼 수는 없습니다.이것은 알고리즘 실행의 수준을 높입니다. 왜냐하면 아티스트는 다른 [48]쪽에서 어떤 결과가 나올지 알기도 전에 자신들이 자랑스러워하는 무언가를 만들고 있기 때문입니다.

이론들

필립 갈란터

가장 널리 인용되는 생성 예술 이론에서 2003년 필립 갈란터는[17] 복잡성 이론의 맥락에서 생성 예술 시스템을 설명합니다.특히 머리 겔만(Murray Gell-Mann)과 세스 로이드(Seth Lloyd)의 효과적인 복잡성의 개념을 인용합니다.이 관점에서는 질서가 높은 생성 예술과 질서가 없는 생성 예술을 단순한 것으로 볼 수 있습니다.고도로 질서 있는 생성 예술은 엔트로피를 최소화하고 최대의 데이터 압축을 가능하게 하며, 고도로 무질서한 생성 예술은 엔트로피를 최대화하고 상당한 데이터 압축을 허용하지 않습니다.생물학적 생명과 유사한 방식으로 질서와 무질서를 최대한 복합적인 생성 예술로 혼합하고, 실제로 생물학적으로 영감을 받은 방법이 복합적인 생성 예술을 만드는 데 가장 많이 사용됩니다.이 관점은 예술의 복잡성이 무질서와 함께 증가하는 Max Bense와[49] Abraham[50] Moles의 초기 정보 이론에 영향을 받은 관점과 상충됩니다.

Galanter는 또한 가장 고대에 알려진 문화의 생성 예술에 의한 시각적 대칭, 패턴, 그리고 반복의 사용을 고려할 때 예술 그 자체만큼 오래된 것이라고 언급합니다.그는 또한 규칙 기반 예술이 생성 예술과 동의어라는 일부의 잘못된 동등성을 언급합니다.예를 들어, 어떤 예술은 특정한 색상이나 모양을 사용할 수 없도록 하는 제약 조건 규칙에 기반을 두고 있습니다.그러한 예술은 제약 규칙이 건설적이지 않기 때문에 생성적이지 않습니다. 즉, 그들은 그들 스스로 해야 할 일을 주장하지 않고,[51] 할 수 없는 일만 주장합니다.

마가렛 보든과 어니스트 에드먼즈

마거릿 보든과 어니스트 에드먼즈는 2009년 기사에서 생성 예술이 컴퓨터를 이용하여 이루어지는 것에 제한될 필요가 없으며, 일부 규칙에 기초한 예술은 생성적이지 않다는데 동의합니다.그들은 Ele-art (전자 미술), C-art (컴퓨터 미술), D-art (디지털 미술), CA-art (컴퓨터 보조 미술), G-art (생성 미술), CG-art (컴퓨터 기반 생성 미술), Evo-art (진화 기반 미술), R-art (로봇 미술), I-art (인터랙티브 미술), CI-art (컴퓨터 기반 인터랙티브 미술),VR-아트(가상현실 예술).[1]

문의사항

생성예술을 둘러싼 담론은 그 발전에 동기를 부여하는 이론적 질문들로 특징지어질 수 있습니다.McCormack et al. 은 다음 질문을 가장 [52]중요한 것으로 제안하고 있으며, 이 질문은 의역 요약과 함께 표시됩니다.

  1. 기계가 무언가를 만들어 낼 수 있습니까?기계 지능과 관련 - 기계가 새롭고, 의미 있고, 놀랍고, 가치 있는 것을 만들어낼 수 있을까요? 시, 예술작품, 유용한 아이디어, 오래된 [52]문제에 대한 해결책?
  2. 예술을 만드는 컴퓨터가 되는 것은 어떻습니까?만약 컴퓨터가 예술을 기원할 수 있다면 [52]컴퓨터의 관점은 어떨까요?
  3. 인간의 미학이 [52]형식화될 수 있을까요?
  4. 컴퓨터는 어떤 새로운 종류의 예술을 가능하게 합니까?많은 생성 예술 작품들이 디지털 컴퓨터를 포함하지 않지만 생성 컴퓨터 예술은 새로운 [52]것을 무엇으로 가져다 줄까요?
  5. 생성예술은 어떤 의미에서 대표성을 지니며,[52] 그것은 무엇을 나타내고 있습니까?
  6. 생성 예술에서 무작위성의 역할은 무엇입니까?예를 들어,[52] 예술 제작에서 의도성의 장소에 대해 무작위성의 사용은 무엇을 말하는가?
  7. 컴퓨터 생성 예술이 창의성에 대해 우리에게 무엇을 말해줄 수 있을까요?어떻게 생성 예술이 새롭고 놀랍고 [52]가치 있는 공예품과 아이디어를 만들어 낼 수 있었을까요?
  8. 좋은 세대 예술을 특징짓는 것은?어떻게 하면 생성 예술에 [52]대한 보다 비판적인 이해를 형성할 수 있을까요?
  9. 세대 예술로부터 우리는 예술에 대해 무엇을 배울 수 있습니까?예를 들어, 예술계는 계층화된 세계 미술 [52]시장 내에서 제작 주체인 예술가들의 직접적인 통제를 벗어난 많은 과정을 포함하는 복잡한 생성 시스템으로 간주될 수 있습니까?
  10. 앞으로 어떤 발전이 우리의 [52]대답을 다시 생각하게 만들까요?

포스트모더니즘에 대한 또 다른 질문은 생성적 예술 시스템이 포스트모더니즘 조건의 궁극적인 표현인가, 아니면 복잡성에 영감을 받은 세계관에 [53]기반한 새로운 합성을 가리키는가 하는 것입니다.

참고 항목

참고문헌

  1. ^ a b c d e f Boden, Margaret; Edmonds, Ernest (2009). "What is Generative Art?". Digital Creativity. 20 (1/2): 21–46. doi:10.1080/14626260902867915. S2CID 28266287.
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