Demystifying Generative Art

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Peter Bauman (LeRandom), 2024

1.

「Demystifying Generative Art」は、ピーター・バウマン（Monk Antony）がジェネレーティブアートを評価・分析するためのフレームワークを提案するシリーズの第1部です。このシリーズでは、ソル・ルウィットやオノ・ヨーコのように自律的なシステムを使用するアートを対象に、その芸術的意図の所在を探求しています。

バウマンは、ジェネレーティブアートの評価において、システム自体に焦点を当てる「システミスト」と、生成された結果に焦点を当てる「リザルティスト」という二つの立場を紹介しています。システミストは、作品の美的価値よりもプロセスやシステムの重要性を強調し、リザルティストは生成された成果物の美的価値を重視します。

さらに、バウマンはジェネレーティブアートを評価するためのフレームワークとして、以下の5つの要素を提案しています。

プロセス：作品を生成するための手順や方法。

結果：生成された成果物やアウトプット。

コンセプト：作品の背後にあるアイデアやテーマ。

自律性：システムがどの程度自律的に機能するか。

コンテクスト：作品が置かれる文脈や背景。

このフレームワークは、ジェネレーティブアートの多面的な評価を可能にし、作品の理解を深めることを目的としています。

シリーズの第2部「Demystifying Generative Aesthetics」では、生成された成果物（結果）に焦点を当て、第3部「Demystifying Generative Systems」では、システム自体を詳しく検討しています。

2.

「Demystifying Generative Aesthetics」（ジェネレーティブ美学の解明）は、Peter Bauman（別名Monk Antony）が執筆した記事で、ジェネレーティブアートのシステムから生まれる視覚的成果に焦点を当てています。このシリーズはジェネレーティブアートを理解するためのフレームワークを提案しており、「プロセス」「成果」「コンセプト」「自律性」「文脈」の5つの要素に基づいて構成されています。本記事では「成果」、つまりジェネレーティブシステムによって生み出される具体的な視覚的成果について掘り下げています。

Baumanは、ジェネレーティブアートが伝統的、美術的、アルゴリズム的な美学とどのように交差しているかを論じています。特に、情報環境の変化に応じた新たなデザイン原則を求めたMuriel Cooperの1994年の提言を引用しながら、ジェネレーティブアートの成果物が観客とのつながりや解釈においていかに重要であるかを強調しています。

記事には、Tyler Hobbs、Kim Asendorf、Andreas Gysin、Leander Herzog、Erick Calderon、William Mapan、Lauren Lee McCarthy、Sougwen Chung、Christiane Paul、Linda Dounia、Patricio González Vivo、Golan Levinといったアーティストや理論家の見解も含まれており、現代アートの中でジェネレーティブアートの美学がどのように評価されているかを深く掘り下げています。

3.

「Demystifying Generative Systems」（ジェネレーティブシステムの解明）は、Peter Bauman（別名Monk Antony）によるシリーズの第3部で、ジェネレーティブアートを理解するためのフレームワークを構築することを目的としています。第1部「Demystifying Generative Art」では、このフレームワークの必要性を論じ、第2部「Demystifying Generative Aesthetics」ではジェネレーティブシステムの成果物を検討しました。第3部となる本稿では、システムそのものに焦点を当て、Frieder Nake、Casey Reas、Emily Xie、DEAFBEEF、Matt DesLauriers、Jen Lowe、Patricio González Vivoといったアーティストへのインタビューを通じて、ジェネレーティブアートにおけるシステムの役割を探求しています。

Baumanは、ジェネレーティブアートの理解において、視覚的な鑑賞だけでなく、作品を生み出すプロセスやシステムを理解することが重要であると指摘しています。特に、デジタルアートの黎明期から、アーティストたちは自身の作品を美学よりもプロセスの観点から説明してきたと述べています。例えば、デジタルアートの先駆者であるFrieder Nakeは、アルゴリズムを「完全な人工物」と見なし、それ自体が主要な創造的行為であると強調しています。彼は、「視覚的な結果を生み出し、ランダム性やアルゴリズム、生成を取り入れ、人間が条件を設定するだけで起こるもの、これがアルゴリズムアートである」と述べています。

このように、ジェネレーティブアートにおけるシステムの理解は、アーティストのアイデアを完全に表現するために重要であり、作品の感覚的・批評的な理解を深めることにつながります。視覚的な鑑賞だけでは不十分であり、システムを考慮することで、作品の背後にある創造的なプロセスや意図をより深く理解することができます。