Den algoritmiske gesten: @Sougwen MINNE I sammenheng med RECURSIONS rekursjon, en separatutstilling av @sougwen på @ArtBasel Hong Kong 2026, her er et intervju som utforsker hvordan Chung utviklet en praksis der tegning blir et menneskelig sted– maskinsamarbeid, ved bruk av KI, robotikk og kroppslig forskning for å stille spørsmål ved forfatterskap, handlekraft og tilstedeværelse.

Sougwen Chung er en kinesisk-kanadisk kunstner, programmerer og forsker som jobber i frontlinjen av avansert robotikk, maskinlæring og kunstig intelligens (AI). De siste syv årene har hun utviklet en serie robotsamarbeidspartnere hvor hun utforsker menneske-maskin-kreativitet og grensene mellom slektskap og alteritet. MEMORY ble produsert i 2017 og er en del av hennes pågående undersøkelse av beregningsminne, datasett og det kunstneriske potensialet i menneske-robot-utveksling. I forbindelse med anskaffelsen av MEMORY fikk jeg muligheten til å intervjue Chung om arbeidet. Hun snakket med meg fra sitt London-baserte studio og tok meg med på en reise gjennom fremveksten av AI i den offentlige bevisstheten og en spørsmål ved dens implikasjoner for kunstnere. Vi diskuterte performance og rollene til tid, gest og farge i arbeidet hennes, og hva det betyr å tegne med kode. Gjennom samtalen vår la hun vekt på en dyp opptatthet av ideer om gjensidig utveksling – delvis fordi hennes kunstneriske praksis kjennetegnes av samarbeid, både med andre programmerere og forskere, men også med hennes robottegnepartnere. Nevnt Drawing Operations Unit Generation_X (også kjent som D.O.U.G.), har Chung siden 2015 iterert disse robotsystemene som svar på sine stadig utviklende kunstneriske interesser.

Katherine Mitchell: For å begynne, kan du introdusere oss for dine robotsamarbeidspartnere, D.O.U.G.? Sougwen Chung: Tilbake i 2015 utviklet jeg et system som involverte en robotarm, spesialtilpasset programvare og et oversiktskamera som registrerte tegnehandlingene mine. Kameraets visuelle input ble behandlet gjennom datamaskinsynsprogramvare som omdannet de visuelle dataene til instruksjoner for robotarmens bevegelser. Gjennom dette systemet tegnet roboten sammen med meg i en live-forestilling, tolket og svarte på tegnegestene mine i sanntid. Denne tidlige utforskningen av mimikk katalyserte min interesse for å utforske beregningsmessig og menneskelig hukommelse, og i 2017 utviklet jeg andre generasjon, D.O.U.G._2, for å undersøke nettopp dette. D.O.U.G._2 er trent på et datasett av mine egne kunstverk: to tiår med arkiverte, digitaliserte og kategoriserte tegninger som tolkes ved hjelp av maskinlæringsteknologi i form av et Recurrent Neural Network (RNN). Disse RNN-ene er algoritmer som kjennetegnes ved sitt eget interne 'minne'. De inneholder informasjon fra tidligere datainput for å påvirke påfølgende input og output. Mens andre maskinlæringssystemer behandler input diskret, støtter RNNs 'minne' en større forståelse av sekvens og kontekst over tid. Gjennom denne beregningsmessige hukommelsen tolker D.O.U.G._2 mine tidligere tegninger på nytt og tegner sammen med meg samtidig. D.O.U.G._2 er systemet jeg jobbet med for å produsere MINNE.

Hvorfor denne spesifikke interessen for menneskelig og beregningsmessig hukommelse? Utviklingen av D.O.U.G._2 sammenfalt med et vendepunkt for AI-teknologier, ikke bare utviklingen av de spesifikke AI-systemene brukt i MEMORY, men også AIs fremtredende rolle i den offentlige bevisstheten og kollektiv spekulasjon om dens rolle i vårt skiftende samfunn. Jeg er dypt interessert i hvordan kollektive og personlige historier fanges i datasett, og spørsmål om hvordan disse AI-systemene kan komme til å forme fremtidig hukommelse. Og for meg gir kreativ praksis utløpet for disse spørsmålene.

I 2022 kjøpte V&A MEMORY (Drawing Operations Unit Generation 2) av Sougwen Chung. Anskaffelsen av MEMORY består av et kunsttrykk, en film som dokumenterer kunstnerens prosess, og en Recurrent Neural Network (RNN)-modell inneholdt i en 3D-printet skulptur.

🔗 For å lese hele intervjuet, besøk: