blanche: AIcology

2020

videoinstalláció

videó, 6′ 00”

objekt: Alexa (folyami kő)

Péter Szabina – Bodnár János Kristóf: AIcology

Projektünkben különféle – természetes és ’mesterséges’, szerves és szervezett, egymáshoz kapcsolódó és rekurzív –, rendszereken belüli és ezek közötti viszonyok feltérképezésére és bemutatására teszünk kísérletet. Az ökológiát az – élő és élettelen – szervezetek és rendszerek közötti viszonyok területeként tekintve a mesterséges intelligenciák (MI, AI) ökológiáit járjuk körül – több értelemben is:

Először is és legfőképp William Gibson híres-hírhedt megjegyzésének szellemében – miszerint kétséges, hogy unokáink még érteni fogják-e a megkülönböztetést aközött, ami számítógép, és ami nem –, valamint Friedrich Kittler mediális meghatározottságaink (vagy a technikai a priorik) minden, magunkhoz vagy a természethez viszonyulásunkban betöltött szerepére vonatkozó felfogása mentén azt próbáljuk befogni, mennyiben és hogyan alakítják a MI-k az ökológia fogalmát egyáltalában, és milyen diskurzív tereket nyitnak meg a média/művészet felé.

Ugyancsak Kittler víziójára támaszkodva arról, hogy olyan jövők felé tartunk, amikben a ’mesteréges’ és ’természetes’ közötti megkülönböztetés maga is egyre inkább mesterséges lesz – lévén a természet egésze, potenciálisan minden ökoszisztéma maga válik majd interfésszé –, az AIcology-ban annak a szükségességét kíséreljük meg artikulálni a média/művészet eszköztáraival, hogy reflektálni tudjunk a MI-k létrehívott „érzékelési sematizmusokra” – legyenek ezek akár olyan egyszerű MI-k, mint a szenzorok, digitális jelfeldolgozó rendszer (DSP) láncok, akár olyan ’fejlettebbek’, mint a Google Deep Dream algoritmusa.

Munkánkban e kérdéseket a különféle DSP-k és MI-k konceptuális és audiovizuális összekötésén és önmagukba- és egymásbahuzalozásán keresztül vizsgáljuk különböző alkotói módszerek segítségével: például mixed media video loopokkal, és a mintázatfelismerés és -generálás rekurzív visszacsatolásra épülő verzióival.

Egyszerűen fogalmazva néhány alapvető kérdésre keresünk választ a média/művészet – MI – ökológia hármasságában: Hogyan látják az MI-k a világot (s így, hiszen minden médium befoglalható a digitális terrénumába, hogyan vagyunk képesek mi a világot látni), magukat, egymást – és minket, talán még mindig képesként arra, hogy láthassuk, miként látnak? Miféle ökológiák felé invitálnak bennünket a furcsa hurkok?

Az AIcologytémáját leginkább Friedrich Kittler és Douglas Hofstadter gondolatai inspirálták: többek között a technikai a priorikra, az érzékelés sematizmusaira, a furcsa hurkokra és a jelfeldolgozó rendszerekben jelenlévő önreferencialitásra vonatkozó meglátásaikra alapozva és reflektálva próbáltuk meg a média / művészet területére transzponálni azokat.

Amennyiben – ahogy Kittler a Gramofon – Film – Írógépben állítja – „csak annyi létezik az emberekből (s mi hozzátehetjük: talán a tágabb környezetükből, ökoszisztémáikból is), amennyit a médiumok tárolni és továbbítani képesek”, s végül „minden teremtmény kulcsává számok és ábrák válnak”, úgy egészen magától értetődőnek tűnik, hogy a média / művészet és az ökológia közötti kapcsolat valóban lényegi, belsőleg motivált.

Ráadásul amint e „számok és ábrák” az információfeldolgozás, -tárolás és -továbbítás egyre komplexebb rendszereivé szerveződnek (főként a mintázatfelismerés területén), már nem csak az emberi létezők ökoszisztémáikhoz fűződő bármilyen érzékelési vagy feldolgozási viszonyának a nélkülözhetetlen (technikai) lehetőségfeltételeiként működnek, hanem egyre inkább maguk is saját ökoszisztémáik létrehozói és szerves részeivé válnak.

Nem merő protézisek csupán, amik által bármilyen ökológia elérhető vagy lehetséges – immár maguk is a (meta)mediális- és művészi megközelítések feltárásra érdemes tárgyaiként válnak hozzáférhetővé. Projektünkben mindezt olyan kérdéseken keresztül vettük szemügyre, mint például hogyan viszonyulnak e rendszerek ’önmagukhoz’ és ’egymáshoz’, más szervezetekhez és rendszerekhez – vagy éppen mi magunkhoz, emberekhez?

A ’természeti környezetként’ létező ökológia (kövek, levelek sat.) feltérképezéséhez és megjelenítéséhez fő eszközként egy 4K RAW fájlok rögzítésére alkalmas mozikamerát (ami lehetőséget nyújt arra, hogy ’ugyanazt’ a nyersanyagot különböző fényelésekkel mutassuk be, így pedzve olyan alapvető kérdéseket, vajon mit is ’lát/unk’ a különféle LUT-ök és gamma görbék sat. tükrében), valamint egy nagyfelbontású (32 bites) field recorderre épülő hangrögzítő-láncot használtunk.

Ezek által hoztuk mozgásba első „furcsa hurkunkat” egy pozitív visszacsatolási hurok (positive feedback loop) formájában: az objektívet a kamera elsődleges visszajátszási kimenetére irányítottuk. Így kíséreltük meg feltárni többek között annak természetét, ahogyan e DSP láncok (digital signal processing chains, digitális jelfeldolgozó láncok) látnak, mindezeken túl pedig azt is, hogyan látják saját látásuk, s hogyan érzékeljük ezt az ön-referencialitást mi, emberi jelfeldolgozó rendszerek – főként, ha úgy találjuk, e végtelen regresszusbólkibomló formák esztétikai szempontból is izgalmasak lehetnek.

Következő lépésben ezeket az ’egyszerű’ mesterséges intelligenciák (a kamera és a hangrögzítő DSP láncai) által érzékelt / létrehozott állóképeket használtuk újabb ön-referenciális média / művészeti utunk kiindulásául. Különböző mintázatfelismerő algoritmusokkal írattuk le, mit is látnak ezeken, s ezek válaszait / kimeneteit tápláltuk be egy ’bonyolultabb’ MI bemenetébe: a Google Deep Dream algoritmusába.

Ezt kétféleképpen is alkalmaztuk: az egyik módszer lényege, hogy mi magunk ’megmondtuk’ az algoritmusnak, milyen mintázatokat keressen a bemeneti jelfolyamban (Deep Style), míg a másik esetében hagytuk, hogy ’bármit észrevegyen’ (Deep Dream) abban. Az így létrehozott képeket (majd videókat) most újból az első ’hurok’ bemeneteként használtuk, hogy ezután az ezekről készült képekkel és videókkal újabb ’mélyálmokat’ generáltassunk, s azokat újra a kiinduló hurok alapjául használjuk fel – újra és újra…

E rekurzív spirálokon egyre lejjebb (vagy feljebb?) haladva szerettük volna megmutatni, hogyan is érzékelik az ’egyszerűbb’ DSP láncok a saját érzékelésüket, és azt is, hogyan képesek más típusú MI-k (’rendes’, mint pl. a Thing Translator, vagy ’fordított’ képfelismerő algoritmusok, mint a Deep Dream) a saját vagy a tőlük különböző fajtájú számítási ökoszisztémák által tárolt, feldolgozott és továbbított jelfolyamokat (újra)feldolgozni.

Akár úgy tehát, hogy azok a saját kreációik (mint a Deep Dreambe rekurzívan visszatáplált képek esetében), akár más rendszerből származó információk legyenek azok (mint amikor a Thing Translatorral ismertetünk fel képeket, s az ő válaszait használtuk a Deep Style bemeneteként, vagy éppen e válaszok alapján keresünk képeket, s e képekből generáltatunk újakat a Deep Dreamben).

A pozitív visszacsatolás és rekurzió ezek mellett a hangfolyam alapjául is szolgált – mind a videó-loop során, mind a fent leírt képből-hangra-fordító algoritmusok által létrehozott hangot is rögzítettük, feldolgoztuk és rekurzív módokon építettük be az audiovizuális adatfolyamba.