الإيماءة الخوارزمية: ذاكرة @Sougwen في سياق معرض RECURSIONS recursion، وهو معرض فردي @sougwen في @ArtBasel هونغ كونغ 2026، إليكم مقابلة تستكشف كيف طور تشونغ ممارسة يصبح فيها الرسم موقعا للإنسان— التعاون الآلي، باستخدام الذكاء الاصطناعي والروبوتات والأبحاث المتجسدة للتساؤل حول التأليف والوكالة والحضور.

سوغوين تشونغ هو فنان ومبرمج وباحث صيني-كندي يعمل في طليعة الروبوتات المتقدمة، وتعلم الآلة، والذكاء الاصطناعي (AI). على مدى السنوات السبع الماضية، طورت سلسلة من المتعاونين مع الروبوتات التي تستكشف معها الإبداع بين الإنسان والآلة وحدود القرابة والتغيير. تم إنتاج MEMORY في عام 2017 ويشكل جزءا من بحثها المستمر في الذاكرة الحاسوبية، ومجموعات البيانات، والإمكانات الفنية لتبادل الإنسان والروبوت. بمناسبة اقتناء MEMORY، أتيحت لي الفرصة لإجراء مقابلة مع تشونغ حول العمل. تحدثت إلي من استوديوها في لندن، أخذتني في رحلة عبر صعود الذكاء الاصطناعي في الوعي العام والتساؤل حول تداعياته على الفنانين. ناقشنا الأداء ودور الوقت والإيماءة واللون في أعمالها، وما يعنيه الرسم باستخدام الكود. خلال حديثنا، أكدت على انشغالها العميق بأفكار التبادل المتبادل – جزئيا لأن ممارستها الفنية تعرف بالتعاون، سواء مع مبرمجين وباحثين آخرين، أو أيضا مع شركائها في الرسم الآلي. سميت وحدة عمليات الرسم Generation_X (المعروفة أيضا باسم D.O.U.G.)، وتعمل تشونغ على تطوير هذه الأنظمة الروبوتية منذ عام 2015 استجابة لانشغالاتها الفنية المتطورة.

كاثرين ميتشل: لنبدأ، هل يمكنك أن تعرفينا على متعاونيك في الروبوتات، D.O.U.G.؟ سوغوين تشونغ: في عام 2015، طورت نظاما يتضمن ذراعا روبوتية، وبرنامجا مخصصا، وكاميرا علوية تسجل حركات الرسم الخاصة بي. تمت معالجة المدخلات البصرية للكاميرا عبر برنامج رؤية الحاسوب الذي حول البيانات البصرية إلى تعليمات لحركات الذراع الروبوتية. من خلال هذا النظام، كان الروبوت يرسم معي في عرض حي، يفسر ويستجيب لإيماءاتي في الرسم في الوقت الحقيقي. هذا الاستكشاف المبكر للمحاكاة حفز اهتمامي باستكشاف الذاكرة الحاسوبية والبشرية، وفي عام 2017، طورت الجيل الثاني، D.O.U.G._2، لاستكشاف هذا بالضبط الموضوع. D.O.U.G._2 مدربة على مجموعة بيانات من أعمالي الفنية الخاصة: عقدين من الرسومات المؤرشفة والرقمنة والمصنفة التي تفسر باستخدام تقنيات التعلم الآلي في شكل شبكة عصبية متكررة (RNN). هذه الشبكات الريبية هي خوارزميات تتميز بذاكرتها الداخلية الخاصة. تحتفظ بمعلومات من مدخلات البيانات السابقة للتأثير على المدخلات والمخرجات اللاحقة. بينما تعالج أنظمة التعلم الآلي الأخرى المدخلات بشكل منفصل، تدعم 'ذاكرة' RNN فهما أعمق للتسلسل والسياق مع مرور الوقت. من خلال هذه الذاكرة الحاسوبية، D.O.U.G._2 يعيد تفسير رسوماتي السابقة ويرسم معي في نفس الوقت. D.O.U.G._2 هو النظام الذي عملت معه لإنتاج الذاكرة.

لماذا هذا الاهتمام تحديدا بالذاكرة البشرية والذاكرة الحاسوبية؟ تزامن تطوير D.O.U.G._2 مع لحظة فاصلة لتقنيات الذكاء الاصطناعي، ليس فقط تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي المستخدمة في الذاكرة، بل أيضا بروز الذكاء الاصطناعي في الوعي العام والتكهنات الجماعية حول دوره في مجتمعنا المتغير. أنا مهتم جدا بكيفية التقاط التواريخ الجماعية والشخصية في مجموعات البيانات، وأسئلة حول كيف يمكن لهذه الأنظمة أن تشكل الذاكرة المستقبلية. وبالنسبة لي، توفر الممارسة الإبداعية منفذا لهذه الاستفسارات.

في عام 2022، استحوذت V&A على وحدة عمليات الرسم (MEMORY (وحدة عمليات الرسم من الجيل الثاني) من شركة سوغوين تشونغ. يتضمن اقتناء MEMORY مطبوعة فنية راقية، وفيلم يوثق عملية الفنان، ونموذج شبكة عصبية متكررة (RNN) داخل تمثال مطبوع ثلاثي الأبعاد.

🔗 لقراءة المقابلة كاملة، زوروا: