ジェネレーティブアート

ジェネレーティブ アートは、自律システムを使用して (全体的または部分的に) 作成されたポスト コンセプチュアル アートです。この文脈における自律システムとは、通常、非人間的であり、アーティストが直接決定する必要があるアート作品の特徴を独自に決定できるシステムです。場合によっては、人間のクリエイターは、ジェネレーティブ システムが自分の芸術的アイデアを表現していると主張することもあれば、システムがクリエイターの役割を担っていると主張することもあります。

「ジェネレーティブ アート」は、多くの場合、アルゴリズミック アート(アルゴリズムで決定されたコンピューター生成アート作品) や合成メディア(アルゴリズムで生成されたあらゆるメディアの総称) を指しますが、アーティストは化学、生物学、力学、ロボット工学、スマート マテリアル、手動ランダム化、数学、データ マッピング、対称性、タイリングのシステムを使用してジェネレーティブ アートを作成することもできます。

芸術の議論における「生成的」という言葉の使用は、時とともに発展してきました。「人工 DNA」の使用は、予測不可能なイベントを生成できるシステムの構築に焦点を当てた、芸術に対する生成的アプローチを定義します。これらのイベントはすべて、認識可能な共通の特徴を備えています。現代の定義のいくつかで要求されている自律システムの使用は、制御が大幅に削減された生成的アプローチに焦点を当てています。このアプローチは「創発的」とも呼ばれています。マーガレット ボーデンとアーネスト エドモンズは、1960 年代に自動化されたコンピュータ グラフィックスの広い文脈で「生成的アート」という用語が使用されたことを指摘しています。これは、1965 年にゲオルグ ニースとフリーダー ネイクが展示したアートワークに始まります。 ^[1] A. マイケル ノルは、1962 年にランダム性と秩序を組み合わせた最初のコンピュータ アートを作成し、 ^[2] 1965 年にベル ジュールスの作品とともに展示しました。^[3]

「ジェネレーティブアート」と「コンピュータアート」という用語は、ごく初期の頃から並行して、そして多かれ少なかれ互換的に使用されてきました。^[1]

1965年2月に開催された最初の展覧会では、ニースの作品が展示され、一部の人は「ジェネレーティブ・コンピュータグラフィック」と題されていたと主張している。 ^[1]ニース自身は覚えていないが、これは数年後に発表された博士論文の題名であった。^[4]最初の展覧会とカタログの正しい題名は「コンピュータグラフィック」であった。^[5]「ジェネレーティブアート」や関連用語は、この頃、マンフレッド・モーア^[1]やケン・ノールトンなど、他の数人の初期のコンピュータアーティストによって一般的に使用されていた。ヴェラ・モルナール（1924年生まれ）は、ハンガリー出身のフランス人メディアアーティストである。モルナールはジェネレーティブアートの先駆者と広く考えられており、芸術活動にコンピュータを使用した最初の女性の一人でもある。

複数のアート作品イベントを生成できる動的なアート作品システムという意味を持つ「ジェネレーティブ アート」という用語が初めて明確に使用されたのは、1998 年にミラノで開催された「ジェネレーティブ アート」会議のときでした。この用語は、単純な要素を繰り返したり、変形したり、変化させてより複雑な形を生成する幾何学的抽象アートを表すためにも使用されています。このように定義されたジェネレーティブ アートは、 1960 年代後半にアルゼンチンのアーティスト、エドゥアルド マック エンタイアとミゲル アンヘル ビダルによって実践されました。1972 年、ルーマニア生まれのポール ネアグがイギリスでジェネレーティブ アート グループを創設しました。このグループは、ネアグが「ハンジー ベルムード」や「エドワード ラルソッキ」などの別名を使用して独占的に構成されていました。1972 年、ネアグはクイーンズ大学ベルファストフェスティバルで「ジェネレーティブ アート フォーム」と題した講演を行いました。^{[6] [7]}

1970年にシカゴ美術館附属美術大学はジェネレーティブ・システムという学科を創設した 。ソニア・ランディ・シェリダンが述べたように、その焦点は、当時の新しい技術である画像のキャプチャ、機械間転送、印刷、伝送を用いた芸術実践と、画像情報の変換における時間的側面の探求にあった。また、最初はシェリダンの学生で後に共同研究者となったジョン・ダン[8]も注目に値する 。[ ^{9 ]}

1988年にクラウザー^[10]は、システムの自律性の側面がジェネレーティブアートの重要な要素であると特定しました。

生成的アートの進化に関する上記の説明から、プロセス (または構造化) と変化 (または変形) が生成的アートの最も決定的な特徴の 1 つであり、これらの特徴と「生成的」という用語自体が動的な発展と動きを意味することは明らかです。 (結果は) アーティストによる創作ではなく、生成的プロセスの産物、つまり自己促進的な構造です。

1989年、チェレスティーノ・ソッドゥは著書『Citta' Aleatorie』の中で、建築と都市デザインにおけるジェネレーティブデザインのアプローチを定義しました。^[11]

1989年にフランケは「生成数学」を「芸術的な画像を生成するのに適した数学的操作の研究」と呼んだ。^[12]

1990年代半ばからブライアン・イーノは、テリー・ライリー、スティーブ・ライヒ、フィリップ・グラスによる初期の実験音楽と関連づけて、ジェネレーティブ・ミュージックやジェネレーティブ・システムという用語を普及させた。^[13]

20世紀末から、ジェネレーティブ・アーティスト、デザイナー、ミュージシャン、理論家などのコミュニティが集まり、学際的な視点を形成するようになりました。ジェネレーティブ・アートについての最初の会合は、1998年にイタリアのミラノ工科大学で開催された第1回国際ジェネレーティブ・アート会議でした。^[14] オーストラリアでは、1999年に電子アートのジェネレーティブ・システムに関するIterate会議が開催されました。^[15] オンラインの議論は、1999年後半に始まったeu-geneメーリングリスト^[16]を中心に行われ、この分野を定義する議論の多くが行われてきました。^{[17] : 1} これらの活動には、最近では2005年にベルリンで始まったGenerator.xカンファレンスが加わりました。2012年には、Celestino SodduとEnrica Colabella ^[18]によって、ジェネレーティブ・アートとサイエンス・テクノロジー・ハード・ジャーナルである新しいジャーナルGASATHJが創刊され、数人のジェネレーティブ・アーティストと科学者が編集委員会に参加しました。

学問分野の垣根を越えたこの取り組みの結果、コミュニティは用語の共通の意味に収束したと主張する人もいます。ボーデンとエドモンズ^[1]は2011年に次のように述べています。

今日、「ジェネレーティブ アート」という用語は、関連する芸術コミュニティ内では依然として一般的です。1998 年以来、このタイトルでミラノで一連の会議が開催され (Generativeart.com)、ブライアン イーノはジェネレーティブ アートの手法の推進と使用において影響力を発揮してきました (Eno、1996)。音楽と視覚芸術の両方において、この用語の使用は、一連のルールの有効化によって制作され、アーティストがコンピューター システムに少なくとも一部の意思決定を任せる作品に集中しています (もちろん、ルールを決定するのはアーティストです)。

ミラノのジェネレーティブ アート会議 (1998 年から毎年開催) の呼びかけで、チェレスティーノ ソッドゥはジェネレーティブ アートを次のように定義しました。

ジェネレーティブアートは、人工的なイベントの遺伝子コードとして、無限のバリエーションを生成できる動的で複雑なシステムの構築として実現されるアイデアです。各ジェネレーティブプロジェクトは、アーティスト/デザイナー/ミュージシャン/建築家/数学者に属するビジョンとして強く認識される生成アイデアの可能な多様な表現として、音楽や3Dオブジェクトなどのユニークで反復不可能なイベントを生成するコンセプトソフトウェアです。^[19]

eu-gene メーリング リストでの議論は、1999 年のAdrian Wardによる次の定義に基づいて行われました。

ジェネレーティブアートとは、芸術作品の制作過程に集中して生み出される作品を指す用語で、通常は（厳密にはそうではないが）機械やコンピュータを使って自動化されたり、数学的または実用的な指示を使って芸術作品の制作ルールを定義したりして行われる。^[20]

フィリップ・ギャランターも同様の定義をしている。^[17]

ジェネレーティブ アートとは、アーティストが自然言語のルール、コンピューター プログラム、マシン、その他の手順的な発明などのプロセスを作成し、ある程度の自律性を持ってそれを実行することで、完成した芸術作品に貢献したり、芸術作品の結果として生み出されたりする芸術活動を指します。

2020年代頃、生成AIモデルは特定の作家の独特のスタイルを模倣することを学習しました。たとえば、Stable Diffusionなどの生成画像モデルは、パブロ・ピカソのようなアーティストのスタイルの特徴（彼の特定のブラシストローク、色の使用、遠近法などを含む）をモデル化することができ、ユーザーは「ピカソによる馬に乗る宇宙飛行士」などのプロンプトを設計して、モデルにアーティストのスタイルを任意の主題に適用した新しい画像を生成するようにすることができます。生成画像モデルは、許可なく自分のスタイルが模倣されることに反対するアーティストから大きな反発を受けており、これは自分の作品から利益を得る能力を損なうと主張しています。^[21]

ヨハン・キルンベルガーの1757年の「ミュージカル・ダイス・ゲーム」は、ランダム性に基づく生成システムの初期の例として考えられている。ダイスは、以前に作曲されたフレーズの番号付きプールから音楽シーケンスを選択するために使用された。このシステムは、秩序と無秩序のバランスを提供した。構造は、一方では秩序の要素、他方では無秩序の要素に基づいていた。^[22]

J.S.バッハのフーガは、作曲家が従う厳格な基礎プロセスがあるという点で生成的であると考えられる。^[23]同様に、セリアリズムは厳格な手順に従い、場合によっては人間の介入を最小限に抑えて全曲を生成するように設定できる。^{[24] [25]}

ジョン・ケージ[ ^{26] ：13–15} ファーマーズ・マニュアル[ ^27]やブライアン・イーノ^{[26] ：133}などの作曲家は、作品の中で 生成システムを使用しています。

芸術家のエルズワース・ケリーは、偶然性を利用してグリッドに色を割り当て、絵画を制作しました。また、紙に作品を制作し、それを細長い形や正方形に切り、偶然性を利用して配置を決定し、再構成しました。^[28]

ハンス・ハーケなどの芸術家は、芸術的文脈における物理的および社会的システムのプロセスを探求してきました。 フランソワ・モレレは、高度に秩序立ったシステムと高度に無秩序なシステムの両方を作品に使用しています。彼の絵画のいくつかは、放射状または平行線の規則的なシステムを特徴とし、モアレ模様を生み出しています。他の作品では、偶然の操作を使用してグリッドの色を決定しています。^{[29] [30]} ソル・ルウィットは、自然言語で表現されたシステムと幾何学的順列のシステムの形で、ジェネレーティブ・アートを作成しました。ハロルド・コーエンのAARONシステムは、物理的な成果物を作成するためにソフトウェア人工知能とロボットペインティングデバイスを組み合わせた長年のプロジェクトです。^[31] スタイナとウッディ・ヴァスルカは、アナログビデオフィードバックを使用してジェネレーティブアートを作成したビデオアートの先駆者です。ビデオフィードバックは現在、決定論的カオスの例として挙げられており、ヴァスルカ兄弟による初期の探求は、現代科学を何年も先取りしていました。デジタルアーティストのジョセフ・ネクヴァタールは、ウイルス感染のモデルを活用している。^[32] ケン・リナルドのオートポイエーシスには、観客と相互作用し、参加者の存在と互いの存在に基づいて行動を変える15の音楽とロボットの彫刻が含まれている。 ^{[26] : 144–145}ジャン＝ピエール・エベールとローマン・ベロストコは、独自のアルゴリズムを作成してアートを制作するアーティストのグループであるアルゴリストの創設メンバーです。 ベル電話研究所のA・マイケル・ノルは、1962年から数式とプログラムされたランダム性を使用してコンピューターアートをプログラムしました。^[33]

フランスの芸術家ジャン＝マックス・アルバートは、イアペトゥス^[34]やO=C=O ^[35]のような環境彫刻のほかに、生物活動の観点から植物そのものに捧げられたプロジェクトを展開した。カルモジュリン・モニュメント・プロジェクトは、カルシウムと選択的に結合するタンパク質カルモジュリンの特性に基づいている。外部の物理的制約（風、雨など）は、植物の細胞膜の電位を変化させ、その結果としてカルシウムの流れを変化させる。しかし、カルシウムはカルモジュリン遺伝子の発現を制御する。^[36]したがって、植物は刺激があると、その「典型的な」成長パターンを変化させることができる。したがって、この記念碑的な彫刻の基本原理は、これらの信号を拾い上げて輸送できる限り、拡大し、色や形に変換し、基本的な生物活動のレベルを示唆する植物の「決定」を示すことができるというものである。^[37]

マウリツィオ・ボロニーニは、概念的および社会的問題に対処するために生成マシンを使用しています。^[38] マーク・ネイピアはデータマッピングの先駆者であり、「Carnivore」プロジェクトの一環として、イーサネットトラフィックの0と1のストリームに基づいた作品を制作しています。マーティン・ワッテンバーグはこのテーマをさらに推し進め、楽譜（「Shape of Song」、2001年）やWikipediaの編集（フェルナンダ・ヴィエガスとの共著、2003年、History Flow）など、さまざまな「データセット」を劇的な視覚的構成に変換しました。カナダのアーティスト、サン・ベースは、 2002年に「ダイナミックペインティング」アルゴリズムを開発しました。ベースは、コンピューターアルゴリズムを「ブラシストローク」として使用して、時間の経過とともに進化し、流動的で決して繰り返されないアートワークを生み出す洗練されたイメージを作成します。^[39]

1996年以来、アンビグラムを自動生成するアンビグラムジェネレーターが存在する。^{[40] [41] [42]}

1986年以来コンピュータ音楽の先駆者であるイタリアの作曲家ピエトロ・グロッシは、実験を画像（音楽作品で使用したのと同じ手順）にまで広げ、具体的にはコンピュータグラフィックスにまで広げ、特定の自動決定を備えたプログラムを書き、 1986年にヴェネツィア・ビエンナーレで開催した展覧会「ニューアトランティス：電子音楽の大陸」で初めて発表されたホームアートのコンセプトを開発しました。

生成的なビジュアルアート作品を制作する現代アーティストとしては、ジョン・マエダ、ダニエル・シフマン、ザカリー・リーバーマン、ゴラン・レビン、ケーシー・リース、ベン・フライ、ジャイルズ・ウィテカー（アーティスト）などがいます。

一部のアーティストにとって、グラフィック ユーザー インターフェイスとコンピュータ コードは、それ自体が独立した芸術形式になっています。Adrian Ward は、芸術とデザインに適用されるソフトウェアと生成手法に関する解説として Auto-Illustrator を作成しました。^{[引用が必要]}

1987年、チェレスティーノ・ソッドゥはイタリアの中世の町の人工DNAを作成し、そのアイデアに属すると識別可能な都市の3Dモデルを無限に生成することができました。 ^[43]

2010年、マイケル・ハンスマイヤーは「細分化された柱 - 新しい秩序 (2010)」というプロジェクトで建築用の柱を生成しました。この作品は、繰り返し細分化する単純なプロセスがどのようにして精巧な建築パターンを生み出すかを探りました。柱を直接設計するのではなく、ハンスマイヤーは柱を自動的に生成するプロセスを設計しました。このプロセスは、さまざまなパラメータで何度も実行して、無限の組み合わせを作成することができます。無限の組み合わせは、ジェネレーティブデザインの特徴であると考えられます。^[44]

トリスタン・ツァラ、ブリオン・ガイシン、ウィリアム・バロウズなどの作家は、カットアップ技法を使用して、生成システムとして文学にランダム化を導入しました。ジャクソン・マック・ローはコンピュータ支援詩を制作し、アルゴリズムを使用してテキストを生成しました。フィリップ・M・パーカーは、本全体を自動的に生成するソフトウェアを作成しました。ジェイソン・ネルソンは、音声テキスト変換ソフトウェアによる生成手法を使用して、映画、テレビ、その他のオーディオソースから一連のデジタル詩を作成しました。^[45]

2010 年代後半、作家たちは大規模な言語データセットでトレーニングされたニューラル ネットワークの実験を始めました。David Jhave JohnstonのReRites は、人間が編集した AI 生成詩の初期の例です。

生成システムは、例えばCsound、SuperCollider、Fluxus、TidalCyclesなどの対話型プログラミング環境や、 Max/MSP、Pure Data、vvvvなどのパッチ適用環境を使用することで、動作中に変更されることがあります。これはアーティストによるプログラミングの標準的なアプローチですが、ステージ上で生成システムを操作してライブ音楽やビデオを作成するためにも使用できます。これはライブコーディングとして知られるパフォーマンス手法です。多くのソフトウェアアートの例と同様に、ライブコーディングは自律性よりも人間の著作者性を強調するため、生成アートと対立するものと見なされることがあります。^[46]

2020年、エリック・「スノーフロ」・カルデロンは、ジェネレーティブ・アートとブロックチェーンのアイデアを組み合わせたアート・ブロックス・プラットフォーム^[47]を立ち上げ、その結果生まれたアート作品はイーサリアム・ブロックチェーン上にNFTとして作成された。このようにして作成されたジェネレーティブ・アートの重要な革新の1つは、アートを作成するためのすべてのソースコードとアルゴリズムが完成し、ブロックチェーン上に永久に配置され、それ以上変更できないようにする必要があることである。アート作品が販売されたとき（「鋳造」されたとき）のみ、アート作品が生成されます。結果はランダムですが、アーティストが定義した全体的な美学を反映する必要があります。カルデロンは、このプロセスにより、アーティストはアートの背後にあるアルゴリズムについて非常に慎重にならざるを得ないと主張しています。

今日まで、ジェネレーティブ アーティストはアルゴリズムを作成し、スペースバーを 100 回押して、その中から最も優れた 5 つを選び、高品質で印刷していました。そして、それを額装してギャラリーに展示していました。おそらくそうでしょう。Art Blocks では、アーティストはアルゴリズムの出力をすべて署名入りの作品として受け入れる必要があるため、完璧になるまでアルゴリズムを微調整する必要があります。良い出力だけを厳選することはできません。これにより、アルゴリズムの実行レベルが高まります。アーティストは、その先に何が出てくるかを知る前から、自分が誇りに思えるものを作成しているからです。^[48]

2003年、フィリップ・ギャランターは、生成アートのシステムを複雑性理論の文脈で説明する、最も広く引用されている生成アートの理論を発表しました。^[17]特に、マレー・ゲルマンおよびセス・ロイドの有効複雑性の概念が引用されています。この見方では、高度に秩序だった生成アートも高度に無秩序な生成アートも単純なものとして見ることができます。高度に秩序だった生成アートはエントロピーを最小化し、最大限のデータ圧縮を可能にし、高度に無秩序な生成アートはエントロピーを最大化し、大幅なデータ圧縮を許しません。最大限複雑な生成アートは、生物学的生命に似た方法で秩序と無秩序を融合し、実際、生物学的に着想を得た方法は、複雑な生成アートを作成するために最も頻繁に使用されています。この見方は、芸術における複雑性は無秩序とともに増加するという、 マックス・ベンス^[49]およびエイブラハム・モールズ^[50]による初期の情報理論に影響された見方とは矛盾しています。

ガランターはさらに、視覚的な対称性、パターン、反復が既知の最古の文化で使用されていたことを考えると、ジェネレーティブ アートはアート自体と同じくらい古いものであると指摘しています。また、ルールベースのアートはジェネレーティブ アートと同義であるという誤った認識についても言及しています。たとえば、一部のアートは、特定の色や形の使用を禁止する制約ルールに基づいています。このようなアートはジェネレーティブではありません。制約ルールは建設的ではないためです。つまり、制約ルール自体は、何をすべきかを主張するのではなく、何ができないかだけを主張するのです。^[51]

2009年の論文で、マーガレット・ボーデンとアーネスト・エドモンズは、ジェネレーティブ・アートはコンピュータを使ったものに限定される必要はなく、ルールベースのアートの中にはジェネレーティブではないものもあることに同意している。彼らは、Ele-art（電子アート）、C-art（コンピュータアート）、D-art（デジタルアート）、CA-art（コンピュータ支援アート）、G-art（ジェネレーティブ・アート）、CG-art（コンピュータベースのジェネレーティブ・アート）、Evo-art（進化ベースのアート）、R-art（ロボットアート）、I-art（インタラクティブ・アート）、CI-art（コンピュータベースのインタラクティブ・アート）、VR-art（仮想現実アート）を含む専門用語を開発した。^[1]

ジェネラティブアートをめぐる議論は、その発展を促す理論的な疑問によって特徴づけられる。マコーマックらは、要約とともに以下の疑問を最も重要なものとして提案している。^[52]

1. 機械は何かを生み出すことができるか？ 機械知能に関連して、機械は何か新しい、意味のある、驚くべき、価値のあるもの、例えば詩、芸術作品、役に立つアイデア、長年の問題の解決策などを生み出すことができるか？^[52]
2. 芸術を生み出すコンピューターとはどのようなものでしょうか？ コンピューターが芸術を生み出すことができたら、コンピューターの視点から見るとどのようなものになるでしょうか？^[52]
3. 人間の美学は形式化できるのか？^[52]
4. コンピュータはどのような新しい種類の芸術を可能にするのでしょうか？ 多くの生成的芸術作品はデジタルコンピュータを必要としませんが、生成的コンピュータアートはどのような新しいものをもたらすのでしょうか？^[52]
5. 生成芸術はどのような意味で表現的であり、何を表現しているのでしょうか? ^[52]
6. 生成芸術におけるランダム性の役割は何でしょうか？例えば、ランダム性の使用は芸術の制作における意図性の位置づけについて何を語っているのでしょうか？^[52]
7. 計算生成アートは創造性について何を教えてくれるのでしょうか？生成アートはどのようにして新しく、驚きがあり、価値のある成果物やアイデアを生み出すことができるのでしょうか？^[52]
8. 優れたジェネレーティブアートの特徴は何でしょうか？ジェネレーティブアートをより批判的に理解するにはどうすればよいでしょうか？^[52]
9. 生成的芸術から芸術について何を学ぶことができるだろうか？例えば、芸術界は、階層化されたグローバルな芸術市場の中で生産の主体である芸術家たちの直接的な制御の及ばない多くのプロセスを含む複雑な生成システムであると考えられるだろうか？^[52]
10. 将来どのような展開が私たちに答えを再考させるのでしょうか？^[52]

もう一つの疑問はポストモダニズムに関するもので、生成的芸術システムはポストモダンの状況の究極の表現なのか、それとも複雑性に触発された世界観に基づいた新しい統合を指し示しているのか、というものである。^[53]

• 人工知能アート
• アートメディア
• コンウェイのライフゲーム
• デジタル形態形成
• 進化する芸術
• 生成型人工知能
• ニューメディアアート
• 代替不可能なトークン
• ポスト概念主義
• システムアート
• バーチャルアート

• マット・ピアソン『ジェネレーティブアート：実践ガイド』（マニング 2011年）。
• ワンズ、ブルース（2006年）。『デジタル時代の芸術』、ロンドン：テムズ＆ハドソン。ISBN 0-500-23817-0。 
• オリバー・グラウ(2003)。『バーチャルアート：幻想から没入へ』（MIT プレス/レオナルド ブック シリーズ）。マサチューセッツ州ケンブリッジ：MIT プレス。ISBN 0-262-07241-6。 
• 時間と遊ぶ^[盗用]ウィル・ライトとブライアン・イーノによる生成的創造についての会話。
• Off Book: ジェネレーティブ アート - コンピューター、データ、そして人間性Off Book が制作したドキュメンタリー (ウェブ シリーズ)
• トーマス・ドレーア: コンピュータアートの歴史、第 III.2 章、第 IV.3 章、第 VIII.1 章
• [2]「エピジェ​​ネティック・ペインティング：遺伝子型としてのソフトウェア」、ロマン・ヴェロストコ（国際電子芸術シンポジウム、ユトレヒト、1988年）；レオナルド、23:1、1990年、pp. 17–23