Click to order
Cart
ВАШ ЗАКАЗ:
Total: 
ШКОЛА РОДЧЕНКО ОНЛАЙН
* Отправляя свои контактные данные, вы соглашаетесь на обработку персональных данных и получение email-сообщений от Высшей школы «Среда обучения»
школа родченко онлайн / 22 январря
Что мы увидели на выставке «Обученные машины»
В декабре прошлого года в Электромузее в Ростокино открылась выставка «Обученные машины». Кураторы Алексей Шульгин, автор мастерской «Медиа и технологическое искусство», и Елена Никоноле представили широкий взгляд на технологическое искусство, собрав вместе проекты, исследующие потенциал искусственного интеллекта. Побывав на выставке, мы сделали подборку проектов, которые углубят ваши представления о нейросетях.
Medina Bazargali

Within the Law, 2019


Художница и активистка Медина Базаргали остро реагирует на социально-политическую ситуацию в Казахстане и России. Ее работы отражают устрашающие сценарии будущего, когда цифровая революция уже наступила — в городах установлены камеры с распознаванием лиц. Интерактивная инсталляция «В рамках закона» представляет собой комнату: посмотрев в веб-камеру, зрители получают приговор. Его генерирует нейросеть, обученная на уголовном кодексе.
Art group "18 apples": Ippolit Markelov, Lucy Ojomoko, Rodion Kadyrov

Metabol.A.I., 2017

Совместный проект художника, молекулярного биолога и программиста поднимает фундаментальные вопросы понимания жизни. Вместе они разработали био-принтер, обучили нейросеть на огромной базе клеточных организмов, а сгенерированные изображения напечатали с помощью трансгенных светящихся бактерий. Соединив эти процессы в единую систему с биологической обратной связью, арт-группа "18 apples" наделила её способностью определять первоначальную форму, из которой может развиваться жизнь.

Егор Крафт

Content Aware Studies, 2018


В многосерийном проекте Егора Крафта, над которым художник работает в коллаборации с аналитиком данных, нейронные сети восстанавливают утраченные фрагменты античных скульптур и фризов. Искусственный интеллект обучается на объеме данных, состоящем из тысяч 3D-моделей классических скульптур, чтобы сгенерировать новые — ими заполняют пустоты в поврежденных мраморных изваяниях. Цифровая имитация неизбежно ошибается, нормализует форму, наделяя аутентичные артефакты новым значением.
STENOGRAFFIA Team (Андрей Колоколов, Максим Парфенов, Анна Клец, Таисия Спирина) + Yandex (Александр Крайнов, Андрей Себрант)

Нейронный стрит-арт, 2019

Технологическое переосмысление уличного искусства — дело рук команды екатеринбургского фестиваля стрит-арта STENOGRAFFIA и специалистов из Яндекса. Вместе они обучили нейросеть, чтобы та восстановила утраченные фрагменты сюжета об Ахиллесе — испанской мозаики IV века. Затем разработанный коллективом робот-принтер перенес полученный рисунок на стену екатеринбургского дома.



Ahmed Elgammal

Generating "art" by Learning About Styles and Deviating from Style Norms, 2019


Ахмед Эль-Гамаль — профессор факультета компьютерных наук Ратгерского университета в США. В его проекте нейросеть обучается на огромной выборке художественных произведений и создает новые образы, которые не должны следовать известным стилям в искусстве. За оценкой она обращается к мнению пользователей интернета: это искусство или нет? если да, то напоминает ли сгенерированное изображение о каком-нибудь художественном стиле? В результате нехитрого алгоритма нейросеть выдает новое «искусство».
Музей вечно играющих аттракционов (Анастасия Крохалева, Денис Перевалов)

Дзен для ИИ, 2018-2019

Система, построенная специально для нейросети, дает ей возможность испытать медитативную практику. Наблюдая за падающими каплями в стеклянном боксе, она пытается сосредоточиться на них с помощью микрофона и камеры. Микрофон также фиксирует человеческое присутствие: если вокруг слишком шумно, нейросеть не может концентрироваться на процессе. Вовлечение зрителей в её состояние становится коллективной медитацией машины и человека.

Екатерина Пряничникова, Александр Сереченко

СНОУМ, 2019


Интерактивная инсталляция «Сеть Нейронов Объективации Умственной Мыследеятельности» визуализирует сны. Выслушав сон, рассказанный зрителями в микрофон, нейросеть генерирует его возможные изображения. Образы размываются и склеиваются в непрерывный видеоряд, который действительно напоминает сон — его никак не удается ухватить.
Adam Harvey

VFRAME, 2018

«Visual Forensics and Metadata Extraction» — это набор инструментов компьютерного зрения с открытым кодом, облегчающий работу с большим объемом визуальных данных. Цель проекта VFRAME — обратить передовые исследования в области распознавания объектов и их характеристик (в том числе, оружия и боеприпасов) на пользу журналистов, отстаивающих права человека в зонах военных конфликтов.

Елена Никоноле

Язык птиц, 2019


В проекте Елены Никоноле искусственный интеллект ищет звуковые паттерны в пении птиц, пытаясь построить математическую модель универсальной грамматики птичьего языка. Налаживая связь между нечеловеческими агентами — птицами и искусственным интеллектом, — художница приближает человечество к созданию переводчика с языка птиц на язык человека.
Кстати, в рамках «Открытой программы» Алексей Шульгин провел кураторскую экскурсию по выставке «Обученные машины». Её запись уже доступна в канале Среды обучения на YouTube.

Материал подготовили Мария Молокова и Галина Кукенко
ВАМ ПОНРАВИЛАСЬ ЭТА СТАТЬЯ?
Хотите получать самые интересные образовательные материалы о фотографии и современном искусстве? Подписывайтесь на рассылку Школы Родченко онлайн! Передавая свои контактные данные, вы соглашаетесь с Политикой конфиденциальности.