O Gesto Algorítmico: a MEMÓRIA de @Sougwen No contexto das RECURSÕES 遞迴, uma exposição individual de @sougwen na @ArtBasel Hong Kong 2026, aqui está uma entrevista que explora como Chung desenvolveu uma prática em que o desenho se torna um local de colaboração humano-máquina, utilizando IA, robótica e pesquisa incorporada para questionar a autoria, a agência e a presença.

Sougwen Chung é uma artista, programadora e pesquisadora sino-canadense que trabalha na vanguarda da robótica avançada, aprendizado de máquina e inteligência artificial (AI). Nos últimos sete anos, ela tem desenvolvido uma série de colaboradores robóticos com os quais explora a criatividade humano-máquina e os limites da afinidade 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. Na ocasião da aquisição de MEMORY, tive a oportunidade de entrevistar Chung sobre a obra. Falando comigo de seu estúdio em Londres, ela me levou a uma jornada através da ascensão da AI na consciência pública e uma reflexão sobre suas implicações para os artistas. Discutimos performance e o papel do tempo, gesto e 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, mas também com seus parceiros robóticos de desenho. Nomeada Unidade de Operações de Desenho Geração_X (também conhecida como D.O.U.G.), Chung tem iterado esses sistemas robóticos desde 2015 em resposta às suas preocupações artísticas em evolução.

Katherine Mitchell: Para começar, poderia apresentar-nos os seus colaboradores robóticos, D.O.U.G.? Sougwen Chung: Em 2015, desenvolvi um sistema que envolvia um braço robótico, software personalizado e uma câmara overhead que gravava as minhas ações de desenho. A entrada visual da câmara era processada através de software de visão computacional que transformava os dados visuais em instruções para os movimentos do braço robótico. Através deste sistema, o robô desenhava ao meu lado numa performance ao vivo, interpretando e respondendo aos meus gestos de desenho em tempo real. Esta exploração inicial da imitação catalisou o 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 aprendizagem de máquina na forma de uma Rede Neural Recorrente (RNN). Estas RNNs são algoritmos que se distinguem pela sua própria 'memória' interna. Elas mantêm informações de entradas de dados anteriores para influenciar entradas e saídas subsequentes. Enquanto outros sistemas de aprendizagem de máquina processam entradas de forma discreta, a 'memória' da RNN suporta uma maior compreensão da sequência e do contexto ao longo do tempo. Através desta memória computacional, D.O.U.G._2 reinterpreta os meus desenhos passados e desenha comigo simultaneamente. D.O.U.G._2 é o sistema com o qual trabalhei para produzir MEMORY.

Por que este interesse específico na memória humana e computacional? O desenvolvimento do D.O.U.G._2 coincidiu com um momento decisivo para as tecnologias de IA, não apenas o desenvolvimento dos sistemas de IA específicos usados na MEMÓRIA, mas também a proeminência da IA na consciência pública e a especulação coletiva sobre seu papel em nossa sociedade em mudança. Estou profundamente interessado em como as histórias coletivas e pessoais são capturadas em conjuntos de dados, e questões sobre como esses sistemas de IA podem vir a moldar a memória futura. E para mim, a prática criativa fornece a saída para essas investigações.

Em 2022, o V&A adquiriu MEMORY (Unidade de Operações de Desenho Geração 2) de Sougwen Chung. A aquisição de MEMORY compreende uma impressão de arte, um filme documentando o processo da artista e um modelo de Rede Neural Recorrente (RNN) contido dentro de uma escultura impressa em 3D.

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