Алгоритмический жест: ПАМЯТЬ @Sougwen В контексте РЕКУРСИЙ 遞迴, сольной выставки @sougwen на @ArtBasel Гонконг 2026, вот интервью, которое исследует, как Чунг развил практику, в которой рисование становится местом сотрудничества человека и машины, используя ИИ, робототехнику и эмпирическое исследование, чтобы поставить под сомнение авторство, агентность и присутствие.

Сугвен Чунг — китайско-канадская художница, программист и исследователь, работающая на переднем крае передовых робототехники, машинного обучения и искусственного интеллекта (AI). В течение последних семи лет она разрабатывает серию роботизированных помощников, с которыми исследует человеческо-машинное творчество и границы родства и инаковости. MEMORY была создана в 2017 году и является частью ее продолжающегося исследования вычислительной памяти, наборов данных и художественного потенциала обмена между человеком и роботом. По случаю приобретения MEMORY у меня была возможность взять интервью у Чунг о работе. Говоря со мной из своей студии в Лондоне, она провела меня по пути восхождения AI в общественном сознании и поставила под сомнение его последствия для художников. Мы обсудили перформанс и роль времени, жеста и цвета в ее работе, а также что значит рисовать с помощью кода. На протяжении нашего разговора она подчеркивала глубокую озабоченность идеями взаимного обмена — отчасти потому, что ее художественная практика определяется сотрудничеством как с другими программистами и исследователями, так и с ее роботизированными партнерами по рисованию. Названная Генерация_X Операций Рисования (также известная как D.O.U.G.), Чунг работает над этими роботизированными системами с 2015 года в ответ на свои развивающиеся художественные интересы.

Кэтрин Митчелл: Для начала, не могли бы вы представить нам ваших роботизированных коллег, D.O.U.G.? Сугвен Чунг: В 2015 году я разработал систему, включающую роботизированную руку, специальное программное обеспечение и камеру, установленную сверху, которая записывала мои действия по рисованию. Визуальный ввод с камеры обрабатывался с помощью программного обеспечения компьютерного зрения, которое преобразовывало визуальные данные в инструкции для движений роботизированной руки. С помощью этой системы робот рисовал вместе со мной в живом выступлении, интерпретируя и реагируя на мои жесты рисования в реальном времени. Это раннее исследование подражания стало катализатором моего интереса к изучению вычислительной и человеческой памяти, и в 2017 году я разработал второе поколение, D.O.U.G._2, чтобы исследовать именно это. D.O.U.G._2 обучен на наборе данных моих собственных произведений искусства: двух десятилетиях архивированных, оцифрованных и категоризированных рисунков, которые интерпретируются с использованием технологий машинного обучения в форме рекуррентной нейронной сети (RNN). Эти RNN — это алгоритмы, которые отличаются своей внутренней «памятью». Они хранят информацию из предыдущих входных данных, чтобы влиять на последующие входы и выходы. В то время как другие системы машинного обучения обрабатывают входные данные дискретно, «память» RNN поддерживает более глубокое понимание последовательности и контекста с течением времени. Благодаря этой вычислительной памяти D.O.U.G._2 переосмысляет мои прошлые рисунки и рисует со мной одновременно. D.O.U.G._2 — это система, с которой я работал для создания MEMORY.

Почему этот конкретный интерес к человеческой и вычислительной памяти? Разработка D.O.U.G._2 совпала с переломным моментом для технологий ИИ, не только с разработкой конкретных ИИ-систем, используемых в MEMORY, но и с возрастанием значимости ИИ в общественном сознании и коллективных размышлениях о его роли в нашем меняющемся обществе. Меня глубоко интересует, как коллективные и личные истории фиксируются в наборах данных, и вопросы о том, как эти ИИ-системы могут формировать память будущего. И для меня творческая практика предоставляет выход для этих исследований.

В 2022 году V&A приобрел MEMORY (Единица операций рисования Генерация 2) от Сугвена Чунга. Приобретение MEMORY включает в себя художественную печать, фильм, документирующий процесс работы художника, и модель Рекуррентной Нейронной Сети (RNN), содержащуюся в 3D-печатной скульптуре.

🔗 Чтобы прочитать полное интервью, посетите: