アルゴリズム的ジェスチャー:@Sougwenの記憶 @sougwenが@ArtBasel Hong Kong 2026で開催した個展『RECURSIONS recursion』の文脈で、ここにチョンがどのようにしてドローイングを人間の場とする実践を発展させたかを探るインタビューを紹介します。 機械の協働、AIやロボティクス、具身研究を用いて、著者性、主体性、存在感を問い直す。

ソグウェン・チョンは中国系カナダ人のアーティスト、プログラマー、研究者であり、先進的なロボティクス、機械学習、人工知能(AI)の最前線で活動しています。過去7年間、彼女はロボットの共同体を開発し、人間と機械の創造性や親族関係と他者性の境界を探求しています。『MEMORY』は2017年に制作され、計算記憶、データセット、そして人間とロボットの交流の芸術的可能性に関する彼女の継続的な探求の一部となっています。 MEMORYの買収に際し、私はチョン氏にこの作品についてインタビューする機会を得ました。ロンドンを拠点とする彼女のスタジオから私に話を聞いてくれました。彼女はAIが世間の意識にどのように盛り上がるか、そしてそれがアーティストに与える影響について問いかけてくれました。私たちはパフォーマンスや、彼女の作品における時間、ジェスチャー、色彩の役割、そしてコードで描くことの意味について話し合いました。会話を通じて、彼女は相互交流の考えに深くこだわっていることを強調しました。これは部分的には、彼女の芸術実践が他のプログラマーや研究者、そしてロボットの描画パートナーとの協働によって定義されているからです。Drawing Operations Unit Generation_X(D.O.U.G.としても知られる)と名付けられたチョンは、2015年から進化する芸術的関心に応えてこれらのロボットシステムを改良し続けています。

キャサリン・ミッチェル:まずは、あなたのロボットの協力者であるD.O.U.G.をご紹介いただけますか? ソグウェン・チャン:2015年に、ロボットアーム、カスタムソフトウェア、そして自分の描画動作を記録するオーバーヘッドカメラを組み合わせたシステムを開発しました。カメラの視覚入力はコンピュータビジョンソフトウェアで処理され、その視覚データはロボットアームの動きの指示に変換されました。このシステムを通じて、ロボットはライブパフォーマンスで私と共に描き、私の描くジェスチャーをリアルタイムで解釈し反応します。 この模倣の初期探求は、計算記憶と人間の記憶の探求への関心を刺激し、2017年にまさにそのテーマを探る第二世代D.O.U.G._2を開発しました。D.O.U.G._2は、私自身の作品のデータセットで訓練されています。20年分のアーカイブ、デジタル化、分類されたドローイングで、機械学習技術を用いてリカレントニューラルネットワーク(RNN)の形で解釈されています。これらのRNNは独自の内部「メモリ」によって区別されるアルゴリズムです。これらは、以前の入力データから得た情報を保持し、その後の入力や出力に影響を与えます。他の機械学習システムが入力を離散的に処理するのに対し、RNNの「メモリ」は時間をかけてシーケンスや文脈をより深く理解するのを支援します。この計算記憶を通じて、D.O.U.G._2は私の過去の絵を再解釈し、同時に私と一緒に描いています。D.O.U.G._2私がMEMORYを生成するために使ったシステムです。

なぜ人間記憶や計算記憶に特別な関心を持つのでしょうか? D.O.U.G._2の発展は、MEMORYで使用される特定のAIシステムの開発だけでなく、AIが社会の意識の中で目立つ存在となり、変化する社会におけるAIの役割に関する集団的な推測という画期的な瞬間と重なりました。私は集合的かつ個人的な歴史がどのようにデータセットに記録されるのか、そしてこれらのAIシステムがどのように将来の記憶を形作るのかという問いに深い関心を持っています。そして私にとって、創造的な実践はこれらの問いを発信する出口となっています。

2022年、V&AはSougwen ChungによるMEMORY(Drawing Operations Unit Generation 2)を取得しました。MEMORYの取得には、ファインアートプリント、アーティストの制作過程を記録したフィルム、そして3Dプリント彫刻内に収められたリカレントニューラルネットワーク(RNN)モデルが含まれています。

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