Autore: Sofian Audry
Anno: 2021
Genere: Teoria dei Media
Descrizione:
Entra nel movimento artistico che trae ispirazione dal machine learning sia come fonte creativa che come mezzo per dare vita a nuova media art e musica. In questo libro, l'artista e ricercatore transdisciplinare Sofian Audry esamina le pratiche artistiche all'intersezione tra apprendimento automatico e new media art, fornendo strumenti concettuali e prospettive storiche per artisti, musicisti, compositori, scrittori, curatori e teorici. Audry analizza opere provenienti da una vasta gamma di ambiti, tra cui installazioni multimediali, arte robotica, arti visive, musica elettronica, suono e letteratura elettronica, collegando l'arte basata sul machine learning a pratiche artistiche precedenti come l'arte cibernetica, l'arte della vita artificiale e l'arte evolutiva. Il machine learning è alla base di sistemi computazionali di ispirazione biologica: entità in rete basate su agenti e guidate dalla statistica che "si programmano da sole". Audry spiega il design fondamentale delle strutture algoritmiche di apprendimento automatico in termini accessibili ai non specialisti, inquadrando queste tecnologie in spazi storici e concettuali più ampi. L'autore sfata i miti sull'arte del machine learning, incluse le idee che l'apprendimento automatico possa creare arte senza artisti o che porterà presto a un'intelligenza e a una creatività sovrumane. Audry prende in esame le procedure di apprendimento, descrivendo come gli artisti "dirottino" il processo di addestramento giocando con le funzioni di valutazione; discute macchine e modelli addestrabili, spiegando come diversi tipi di sistemi di machine learning permettano diversi tipi di pratiche artistiche; infine, esamina il ruolo dei dati, mostrando come gli artisti li usino come materia prima per orientare i sistemi di apprendimento e sostenendo che il machine learning consenta nuove forme di "remix algoritmico".
Entra nel movimento artistico che trae ispirazione dal machine learning sia come fonte creativa che come mezzo per dare vita a nuova media art e musica. In questo libro, l'artista e ricercatore transdisciplinare Sofian Audry esamina le pratiche artistiche all'intersezione tra apprendimento automatico e new media art, fornendo strumenti concettuali e prospettive storiche per artisti, musicisti, compositori, scrittori, curatori e teorici. Audry analizza opere provenienti da una vasta gamma di ambiti, tra cui installazioni multimediali, arte robotica, arti visive, musica elettronica, suono e letteratura elettronica, collegando l'arte basata sul machine learning a pratiche artistiche precedenti come l'arte cibernetica, l'arte della vita artificiale e l'arte evolutiva. Il machine learning è alla base di sistemi computazionali di ispirazione biologica: entità in rete basate su agenti e guidate dalla statistica che "si programmano da sole". Audry spiega il design fondamentale delle strutture algoritmiche di apprendimento automatico in termini accessibili ai non specialisti, inquadrando queste tecnologie in spazi storici e concettuali più ampi. L'autore sfata i miti sull'arte del machine learning, incluse le idee che l'apprendimento automatico possa creare arte senza artisti o che porterà presto a un'intelligenza e a una creatività sovrumane. Audry prende in esame le procedure di apprendimento, descrivendo come gli artisti "dirottino" il processo di addestramento giocando con le funzioni di valutazione; discute macchine e modelli addestrabili, spiegando come diversi tipi di sistemi di machine learning permettano diversi tipi di pratiche artistiche; infine, esamina il ruolo dei dati, mostrando come gli artisti li usino come materia prima per orientare i sistemi di apprendimento e sostenendo che il machine learning consenta nuove forme di "remix algoritmico".