Arte generativo: entre los nodos de las redes neuronales
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Este artículo utiliza la exposición "Infinite Skulls", que se inauguró en París a principios de 2019, como punto de partida para hablar sobre el arte creado por la inteligencia artificial y, por extensión, sobre las piezas de arte únicas generadas por algoritmos. Se centra en el desarrollo de DCGAN, la red neuronal de aprendizaje profundo utilizada en el programa, desde su origen cibernético. Se describe el espectáculo y su proceso de creación, identificando elementos de creatividad y técnica, así como la autoría de obras basadas en código abierto, en particular "Edouard de Belamy", la pintura realizada a partir de inteligencia artificial que se vendió en una subasta de Christie's por 432 000 dólares estadounidenses. También se enmarcan estos trabajos en el contexto del arte generativo, señalando afinidades y diferencias, así como los problemas de representación mediante procedimientos y abstracciones. Describe el gran avance de la red neuronal para imágenes técnicas como la capacidad de representar categorías a través de una abstracción, en lugar de imágenes en sí mismas. Por último, trata de entender las redes neuronales como una herramienta para los artistas, más que como una obra de arte per se.
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(c) Bruno Caldas Vianna, 2020
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Bruno Caldas Vianna, University of the Arts, Helsinki
Bruno Caldas Vianna vive en Barcelona y está haciendo un doctorado en la Universidad de las Artes en Helsinki en Artes Visuales y Aprendizaje Automático. Estudió Ingeniería informática pero se graduó en Estudios Cinematográficos. Tiene un máster del Programa de Telecomunicaciones Interactivas de la NYU. Crea narrativas visuales utilizando soportes clásicos e innovadores, ha dirigido cortometrajes y largometrajes, así como películas editadas en vivo, realidad aumentada, aplicaciones móviles e instalaciones. Entre 2011 y 2016 dirigió Nuvem, un laboratorio de arte rural y espacio de residencia, ubicado entre Rio de Janeiro y São Paulo, y trabajó como profesor en Oi Kabum!, una escuela de arte y tecnología de Rio hasta 2018.
Bailey, J. 2019. “AI Artist Robbie Barrat and Painter Ronan Barrot Collaborate on ‘Infinite Skulls.’” Accessed March 16th, 2020. https://web.archive.org/web/20190206121643/ https://www.artnome.com/news/2019/1/22/ai-artist-robbie-barrat-and-painter-ronan-barrot-collaborate-on-infinite-skulls,
Barrat R. 2017. art-DCGAN. Accessed in March 16th, 2020. https://web.archive.org/web/20200316134023/https://github.com/robbiebarrat/art-DCGAN/tree/92ffbe92dd9360e2e567e6212c722f8eb63f12e1
Benjamin, W. 2008. The work of art in the age of mechanical reproduction. Penguin UK.
Bishop, C. M. 2006. Pattern recognition and machine learning. Springer.
Boden, M. A., & Edmonds, E. A. 2009. “What is generative art?” Digital Creativity, 20(1–2), 21–46. https://doi.org/10.1080/14626260902867915
Chantala, S. 2015. Dcgan.torch – soooo much win. Accessed in March 16th, 2020. https://web.archive.org/web/20191022113504/https://github.com/ soumith/dcgan.torch/commit/45fd6727c36da67ff2fe357aab6e7eaa57ad9209
Cohen, M. A., Dennett, D. C., & Kanwisher, N. 2016. “What is the bandwidth of percep-tual experience?” Trends in cognitive sciences, 20(5), 324-335. https://doi.org/10.1016/j.tics.2016.03.006
Crevier, D. 1993. AI: the tumultuous history of the search for artificial intelli-gence. Basic Books.
Cybenko, G. 1989. "Approximations by superpositions of sigmoidal functions", Math-ematics of Control, Signals, and Systems" 2(4), 303–314. https://doi.org/10.1007/BF02551274
Galanter, P. 2003. “What is generative art? Complexity theory as a context for art theory.” In GA2003–6th Generative Art Conference.
Gatti, E., Barrat R., Barrot, R, Degoulet C., Meunier A. 2019. Discussion about Art and Artificial Intelligence. Video recorded in 2019. Accessed in March 16th, 2020. https://vimeo.com/325843365
Goodfellow, I., Pouget-Abadie, J., Mirza, M., Xu, B., Warde-Farley, D., Ozair, S., ... & Bengio, Y. 2014. “Generative adversarial nets”. In Advances in neural infor-mation processing systems (pp. 2672-2680).
Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. 2016. Deep learning. MIT press.
Jones, J. 2018. “A portrait created by AI just sold for $432,000. But is it really art?” The Guardian, October 26, 2018. https://web.archive.org/web/20190220004707/https://www.theguardian.com/artanddesign/shortcuts/2018/oct/26/call-that-art-can-a-computer-be-a-painter
Lubar, S. 2014. “Curator as Auteur”. The Public Historian, 36(1), 71-76. https://doi.org/10.1525/tph.2014.36.1.71
Lynch, G. 2018. “The transformative nature of networks within contemporary art prac-tice.” Doctoral dissertation, London South Bank University.
McCormack, J., Bown, O., Dorin, A., McCabe, J., Monro, G., & Whitelaw, M. 2014. “Ten Questions Concerning Generative Computer Art” Leonardo, 47(2), 135–141. https://doi.org/10.1162/LEON_a_00533
McCulloch, W. S., & Pitts, W. 1943. “A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity.” The bulletin of mathematical biophysics, 5(4), 115-133. https://doi.org/10.1007/BF02478259
Minsky, M., & Papert, S. A. 2017. Perceptrons: An introduction to computational geometry. MIT press. https://doi.org/10.7551/mitpress/11301.001.0001
Nielsen, M. A. 2015. Neural networks and deep learning (Vol. 2018). San Francisco, CA, USA:: Determination press.
Noll, A. M. 1966. “Human or machine: A subjective comparison of Piet Mondrian’s ‘Composition with Lines’ (1917) and a computer-generated picture.” The psycho-logical record, 16(1), 1-10. https://doi.org/10.1007/BF03393635
Popper, F. 2007. From technological to virtual art. Mit Press.
Radford, A., Metz, L., & Chintala, S. 2015. “Unsupervised representation learning with deep convolutional generative adversarial networks.” arXiv preprint arXiv:1511.06434.
Rosenblatt, F. 1957, “The Perceptron--a perceiving and recognizing automaton.” Report 85-460-1, Cornell Aeronautical Laboratory.
Schmidhuber, J. 2019. “Unsupervised Minimax: Adversarial Curiosity, Generative Ad-versarial Networks, and Predictability Minimization.” arXiv preprint arXiv:1906.04493.
Shannon, C. E. 1948. “A mathematical theory of communication.” Bell system tech-nical journal, 27(3), 379-423. https://doi.org/10.1002/j.1538-7305.1948.tb01338.x
Smith, G. W. “An Interview with Frieder Nake.” Arts, 8(2), 69. https://doi.org/10.3390/arts8020069
Wiener, N. 2019. Cybernetics or Control and Communication in the Animal and the Machine. MIT press. https://doi.org/10.7551/mitpress/11810.001.0001
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