O Gesto Algorítmico: @Sougwen's MEMORY No contexto da RECURSIONS recursion, uma exposição individual de @sougwen no @ArtBasel Hong Kong 2026, aqui está uma entrevista que explora como Chung desenvolveu uma prática em que o desenho se torna um local do ser humano– colaboração de máquinas, usando IA, robótica e pesquisa incorporada para questionar autoria, agência e presença.

Sougwen Chung é uma artista, programadora e pesquisadora sino-canadense que atua na vanguarda da robótica avançada, aprendizado de máquina e inteligência artificial (IA). Nos últimos sete anos, ela vem desenvolvendo uma série de colaboradores robóticos com os quais explora a criatividade humano-máquina e os limites do parentesco e alteridade. MEMORY foi produzido em 2017 e faz parte de sua investigação contínua sobre memória computacional, conjuntos de dados e o potencial artístico da troca humano-robô. Por ocasião da aquisição da MEMORY, tive a oportunidade de entrevistar Chung sobre o trabalho. Falando comigo de seu estúdio em Londres, ela me levou em uma jornada pela ascensão da IA na consciência pública e um questionamento sobre suas implicações para os artistas. Discutimos performance e o papel do tempo, do gesto e da cor em seu trabalho, e o que significa desenhar com código. Ao longo da nossa conversa, ela enfatizou uma profunda preocupação com ideias de troca mútua – em parte porque sua prática artística é definida pela colaboração, tanto com outros programadores e pesquisadores, quanto com seus parceiros robóticos de desenho. Nomeada Unidade de Operações de Desenho Generation_X (também conhecida como D.O.U.G.), Chung tem iterado esses sistemas robóticos desde 2015 em resposta à sua crescente preocupação artística.

Katherine Mitchell: Para começar, você poderia nos apresentar seus colaboradores robóticos, D.O.U.G.? Sougwen Chung: Em 2015, desenvolvi um sistema envolvendo um braço robótico, software personalizado e uma câmera aérea que registrava minhas ações de desenho. A entrada visual da câmera era processada por um software de visão computacional que transformava os dados visuais em instruções para os movimentos do braço robótico. Por meio desse sistema, o robô desenhava ao meu lado em uma apresentação ao vivo, interpretando e respondendo aos meus gestos de desenho em tempo real. Essa exploração inicial da mimetização catalisou meu interesse em explorar a memória computacional e humana e, em 2017, desenvolvi a segunda geração, D.O.U.G._2, para investigar exatamente isso. D.O.U.G._2 é treinado com um conjunto de dados das minhas próprias obras de arte: duas décadas de desenhos arquivados, digitalizados e categorizados que são interpretados usando tecnologias de aprendizado de máquina na forma de uma Rede Neural Recorrente (RNN). Essas RNNs são algoritmos que se distinguem por sua própria 'memória' interna. Eles armazenam informações de entradas anteriores para influenciar entradas e saídas subsequentes. Enquanto outros sistemas de aprendizado de máquina processam as entradas discretamente, a 'memória' da RNN suporta uma maior compreensão da sequência e do contexto ao longo do tempo. Por meio dessa memória computacional, D.O.U.G._2 reinterpreta meus desenhos anteriores e desenha comigo simultaneamente. D.O.U.G._2 é o sistema com o qual trabalhei para produzir MEMÓRIA.

Por que esse interesse específico pela memória humana e computacional? O desenvolvimento da D.O.U.G._2 coincidiu com um momento decisivo para as tecnologias de IA, não apenas o desenvolvimento dos sistemas específicos de IA usados na MEMORY, mas também a proeminência da IA na consciência pública e na especulação coletiva sobre seu papel em nossa sociedade em transformação. Tenho muito interesse em como histórias coletivas e pessoais são capturadas em conjuntos de dados, e em questões sobre como esses sistemas de IA podem moldar a memória futura. E para mim, a prática criativa oferece a saída para essas perguntas.

Em 2022, a V&A adquiriu a MEMORY (Unidade de Operações de Desenho Geração 2) por Sougwen Chung. A aquisição do MEMORY inclui uma impressão de belas artes, um filme documentando o processo do artista e um modelo de Rede Neural Corrente (RNN) contido em uma escultura impressa em 3D.

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