От вычисления к образу: алгоритмическое зрение в медиа-арте
Тревор Паглен, Облако #135, 2019
Рубрикатор
1. Концепция 2. На пути к автономии машинного взгляда: алгоритм в ХХ веке как инструмент 3. Операционные изображения: видеть глазами машины 4. Цифровой архив данных как материал: от функциональности к визуальности 5. Искусство исчезновения: как избежать взгляда системы 6. Заключение 7. Дополнение 8. Источники
Петер Вайбель, Video Lumina, 1977
Концепция
Развитие машинного зрения на протяжении последних десятилетий не только изменило технику производства изображений, но и радикально трансформировало саму структуру визуального опыта. Если в XX веке компьютерное зрение существовало преимущественно как инструмент автоматизации — машины видели мир как набор функций, то в XXI веке оно превратилось в автономный режим восприятия мира, а алгоритмы приобрели способность учиться видеть.
Машинное зрение становится сегодня одним из ключевых операторов в процессах производства, контроля и преобразования материального мира. Алгоритмическая оптика, работающая в режиме реального времени, становится неотъемлемой частью созидательных процессов: она проектирует, корректирует, генерирует решения и образы, формируя новые режимы производства.
Харун Фароки, первые кадры фильма «Война на расстоянии», 2003 год
Однако та же технологическая логика, что расширяет потенциал производственных возможностей и увеличивает степень свободы, одновременно усиливает методы контроля, слежки и применения силы. Таким образом, развитие систем алгоритмического восприятия становится амбивалентным процессом: оно производит и одновременно разрушает, освобождает и создает новые инструменты подчинения.
В цифровую эпоху визуальный образ более не свидетельствует о событии — он сам является событием, продуктом вычислительного процесса. Современная система алгоритмического зрения — это результат последовательной эволюции взаимодействия человеческого и машинного восприятия. Алгоритмы становятся партнерами в создании образов, что создает вопросы об их субъектности и об авторстве результатов их вычислений.
Тревор Паглен, Операции с изображениями (скриншот видео), 2018
Когда система компьютерного зрения анализирует, принимает решение или генерирует, она делает это по логике статистических моделей, обученных на огромных массивах данных. В основе любого результата всегда лежит человеческий след: выбор целей использования, архитектуры нейросети, настройка структуры датасета.
Алгоритмы не обладают волей, но обладают влиянием, которое превращает авторство в распределенную систему, где человек задает параметры, а алгоритм реализует их в непредсказуемых конфигурациях. Именно на этой тонкой границе между инструментом и соавтором возникают те художественные практики, которые исследуют трансформацию визуального восприятия в XXI веке.
Рафаэль Лозано-Хеммер, «Бинокулярное напряжение», 2024
В современном искусстве машинное зрение одновременно является инструментом художника, объектом исследования и критики технологического восприятия мира. Цель данного исследования — показать, каким образом художники реагируют на появление новой автономной конфигурации алгоритмической оптики, как они распознают угрозы и возможности машинного взгляда и какие художественные стратегии используют, чтобы сделать невидимые алгоритмические процессы видимыми.
В выборе работ для данного визуального исследования предпочтение отдавалось медиа-арт проектам, обладающим критической основой, по-разному раскрывающим границы системы алгоритмического видения, ее внутренние противоречия, слепые зоны, и дающим оценку последствиям ее ошибок.
Исследование стремится проследить, как определенные методологические жесты в медиа-арте — визуализация технологического процесса, демонстрация сбоев в его вычислениях, работа с невидимыми инфраструктурами, раскрытие механизмов контроля формируют траекторию критической оптики и дают нам язык для понимания эпохи, в которой мы живем.
На пути к автономии машинного взгляда: алгоритм в ХХ веке как инструмент
В XX веке алгоритмическое зрение существовало как инструмент автоматизации в парадигме утилитарного инструментария и дисциплинарного контроля. Его задача сводилась к симуляции человеческого восприятия: распознаванию паттернов, идентификации объектов, переводу аналоговой визуальной информации в машинный код.
Это было зрение, поставленное на службу архива, базы данных, системы безопасности. В искусстве этот феномен осмыслялся через призму критики паноптикума: камеры наблюдения в инсталляциях становились метафорой всевидящего ока власти, а художник, манипулируя их output, выявлял скрытые механизмы контроля.
Гарольд Коэн, демонстрация работы системы AARON
Проект AARON, созданный художником Гарольдом Коэном в начале 1970-х годов, является одним из наиболее ранних примеров перехода от машины как инструмента к системе-соавтору. Система, созданная Коэном, воспроизводила механизмы зрительного анализа: определение границ, структурирование линий, построение форм.
Гарольд Коэн, Стефани и друг, 1991
В отличие от более поздних генеративных систем, AARON был полностью авторской конструкцией — не обученной на чужих данных, а запрограммированной художником как автономный агент рисования. Коэн создавал сложные иерархии правил, описывающих формы, пропорции, взаимодействия объектов, а затем расширял их, позволяя системе выстраивать все более сложные композиции.
Гарольд Коэн, AARON Хихон, 2007
Гарольд Коэн, демонстрация работы системы AARON, 2024
Со временем AARON прошел эволюцию от абстрактных линий к фигуративным сценам, включающим человеческие фигуры, растения и интерьеры. За каждой итерацией стояли сотни решений художника о том, какие возможности восприятия и рисования должна иметь программа.
Питер Вайбель, Наблюдая наблюдение, 1973
Инсталляция Питера Вайбеля «Наблюдая наблюдение» деконструирует саму ситуацию наблюдения, помещая зрителя в позицию одновременно наблюдаемого и наблюдающего. Она состоит из трех камер и трех мониторов, которые расположены друг напротив друга по кругу и ориентированы на его центр.
Питер Вайбель, Наблюдая наблюдение, 1973
Когда зритель входит в замкнутый круг, он оказывает объектом видеосъемки и может наблюдать за собой на экранах. Однако зритель не может увидеть себя полностью на экранах. Таким образом, Питер Вайбель указывает на ограничения человеческого аппарата восприятия.
Мониторы показывают перформативный акт наблюдения — зритель видит себя видящим, оказываясь одновременно в позиции субъекта и объекта оптического режима. Этот ранний пример медиа-критики предвосхищает распространение систем массового наблюдения, где каждый участник одновременно является и объектом машинного наблюдения, и агентом производства данных.
Операционные изображения: видеть глазами машины
Операционные изображения — термин, предложенный немецким режиссером и художником Харуном Фароки для описания специфических визуальных образов (не всегда доступных человеческому глазу), которые обеспечивают вычисление, моделирование, мониторинг и функционирование технологических систем, то есть перестают быть репрезентацией, становясь при этом действующей силой в процессах разрушения и производства.
Харуна Фароки, Глаз/Машина 1 (скриншоты видео), 2001
Видео-трилогия Харуна Фароки «Глаз/Машина» представляет собой фундаментальное исследование операционных изображений, ставших в XXI веке частью новой оптической реальности. Анализируя военные и промышленные системы, Фароки показывает, как компьютерное зрение стало неотъемлемой частью разных технологических процессов: от наведения ракет до контроля качества на производстве. Эти образы функционируют как «слепые пятна» визуальной культуры — они определяют реальность, оставаясь невидимыми для человеческого глаза.
Харуна Фароки, Глаз/Машина 2 (скриншоты видео), 2002
«Глаз/Машина» отображает историю развития операционных образов, начиная с анализа систем наведения времен Второй мировой войны. Во второй части видео-трилогии Фароки сопоставляет военные технологии с промышленными системами машинного зрения. Видеоряд демонстрирует, как современные войны превращаются в конфликт между системами машинного зрения.
Тревор Паглен, Операции с изображениями (скриншот видео), 2018
Проект Тревора Паглена «Операции с изображениями» представляет собой видеоинсталляцию, которая выявляет скрытые формы компьютерного зрения и машинного обучения.
Струнный квартет на видео исполняет в историческом берлинском Функхаусе произведение Дебюсси «Соль минор, соч. 10». Система компьютерного зрения, интерпретирующая происходящее на видео, развивается на протяжении всего концерта. Сначала мы видим видео через простое программное обеспечение для обнаружения лиц. Затем включаются более сложные алгоритмы, используемые в самоуправляемых автомобилях, управляемых ракетах, дронах, а затем еще более мощные алгоритмы искусственного интеллекта, предназначенные для оценки возраста, пола и эмоциональных состояний человека.
Тревора Паглена, Другое ночное небо, 2011
Серия «Другое ночное небо» Тревора Паглена представляет собой методологическую инверсию традиционного астрономического наблюдения. Пэглен использует оптические телескопы для фиксации искусственных спутников-шпионов и беспилотных аппаратов, существование которых официально не признается. Документируя спутники-шпионы научными инструментами, Паглен создает эпистемологический парадокс: человеческий взгляд направлен на машины, предназначенные для скрытого наблюдения за человеком.
Тревор Паглен, Облако #603, 2019
Тревор Паглен, Облако #902, 2019 // Тревор Паглен, Облако #865, 2019
В рамках продолжающегося изучения того, как алгоритмическое зрение и системы ИИ «видят» мир, Тревор Паглен создает серию работ «Облака», которая визуализирует, как различные алгоритмы компьютерного зрения смотрят на облачное небо. Алгоритмы, используемые в этой серии работ, используются в таких технологиях, как управляемые ракеты и дроны, автономные системы наблюдения, самоуправляемые автомобили, распознавание лиц, 3D моделирование и во многих других контекстах компьютерного зрения.
Рафаэль Лозано-Хеммер, «Бинокулярное напряжение», 2024
Инсталляция Рафаэля Лозано-Хеммера «Бинокулярное напряжение» — это световой короб, показывающий два человеческих глаза, которые отслеживают и преследуют наблюдателя (посетителя выставки) с помощью встроенной компьютеризированной системы отслеживания.
Проект Лозано-Хеммера исследует фундаментальный парадокс современного визуального опыта — одновременное существование человеческого и машинного способов зрения. Алгоритм компьютерного зрения здесь выступает не как инструмент контроля, а как медиатор между двумя перцептивными системами.
Ай Вэйвэй, Гензель и Гретель: Иммерсивный опыт, 2017
Инсталляция Ай Вэйвэя «Гензель и Гретель: Иммерсивный опыт» представляет собой тотальную симуляцию общества контроля, где технология алгоритмического надзора становится средой. Темное выставочное пространство заполнено дронами и инфракрасными камерами, которые отслеживают каждое движение зрителя. Зритель, видя свое проецируемое изображение на полу, одновременно становится и объектом машинного надзора, и соучастником этой системы наблюдения. Этот жест создает ситуацию, где сказочный нарратив о брошенных детях переосмысливается как аллегория современного субъекта, добровольно отказывающегося от приватности в обмен на иллюзию безопасности.
Ай Вэйвэй, Гензель и Гретель: Иммерсивный опыт, 2017
Цифровой архив данных как материал: от функциональности к визуальности
Адам Харви, Мегапиксели, 2017
Исследовательский проект Адама Харви «Мегапиксели» раскрывает политику функционирования тренировочных датасетов для распознавания лиц. Анализируя происхождение миллионов изображений, художник показывает, как биометрические данные становятся товаром в глобальной индустрии наблюдения. Проект поднимает этические вопросы о сборе и использовании тренировочных данных.
Редзи Икеда, datamatics, 2011
Аудиовизуальный проект Редзи Икеды «datamatics» представляет собой практику эстетизации данных, обладающих утилитарными функциями в работе систем компьютерного восприятия. Икеда осуществляет редукцию цифровой культуры, сводя ее к элементарным составляющим — бинарным кодам, геометрическим паттернам, полученным из ошибок жесткого диска и исследований программного кода. Эти сырые данные становятся материалом художественного высказывания, обретая форму в минималистичных визуальных и аудиальных композициях.
Тревор Паглен, Дорога смерти, 2017 // Тревор Паглен, Тюрьма без охранников, 2017
Проект Тревора Паглена «Враждебно взращенные галлюцинации» представляет собой попытку визуализации внутренней жизни искусственного интеллекта. Художник использует генеративно-состязательные сети (GAN) — архитектуру, лежащую в основе современных систем компьютерного зрения, для создания антиподов правдоподобных изображений. Пэглен направляет алгоритм на генерацию образов, удаленных от тренировочных данных, в результате чего возникают абстрактные композиции, которые можно описать как «сновидения» или «галлюцинации» машины.
Искусство исчезновения: как избежать взгляда системы
Джеймс Брайдл, Автономная ловушка 0,1, 2017
В своем проекте «Автономная ловушка 0,1» Джеймс Брайдл использует геометрический паттерн, нанесенный на поверхность дороги, для дезориентации алгоритмов беспилотных транспортных средств. Художник эксплуатирует уязвимости компьютерного зрения, создавая визуальную загадку, неподвластную машинному восприятию.
Алгоритм, оптимизированный для распознавания стандартных дорожных разметок, оказывается в «ловушке», что вынуждает его прекратить движение. Таким образом, примитивная геометрия становится эффективным инструментом против сложных систем машинного восприятия.
Адам Харви, ГиперЛицо, 2017
В рамках своего проекта «ГиперЛицо» Адам Харви разработал метод исчезновения в условиях тотальной слежки, основанный на использовании паттерна на одежде с сотнями схематичных псевдолиц. Харви осуществляет деконструкцию логики работы алгоритмов распознавания, эксплуатируя их фундаментальную уязвимость — склонность находить знакомые паттерны там, где их нет. Каждое изображение глаза или контура носа на ткани становится ловушкой для машинного восприятия, заставляющей систему анализировать несуществующие лица.
Хито Штайерль, Как не быть видимым: Гребаный дидактический обучающий.MOV файл (скриншот видео), 2013
Видео Хито Штайерль «Как не быть видимым: Гребаный дидактический обучающий.MOV файл» представляет собой сатирическое руководство по уклонению от взгляда систем массового наблюдения. Стилизуя работу под формат образовательного фильма, художница разрабатывает ироничную классификацию стратегий исчезновения, где каждая тактика одновременно раскрывает патологии систем компьютерного зрения. От камуфляжа военных объектов до цифрового исчезновения через низкое разрешение — Штайерль демонстрирует, что невидимость стала роскошью, распределяемой согласно политическим и экономическим иерархиям.
Хито Штайерль, Как не быть видимым: Гребаный дидактический обучающий.MOV файл (скриншоты видео), 2013
Хито Штайерль, Как не быть видимым: Гребаный дидактический обучающий.MOV файл (скриншоты видео), 2013
Заключение
Переход от инструментальности к автономности машинного зрения определяет контекст современного медиа-арта, который активно переосмысляет природу зрительного акта и подвергает технологическое восприятие критическому анализу. Амбивалентность алгоритмического зрения — это одна из фундаментальных характеристик эпохи, в которой расширение возможностей всегда сопряжено с усилением инструментов надзора.
Данное визуальное исследование показывает, как в медиа-арте художники анализируют современные режимы видимости и контроля, как они оценивают угрозы и возможности машинного взгляда и какие художественные стратегии используют, чтобы сделать невидимые алгоритмические процессы видимыми. Эстетизация данных систем машинного восприятия становится формой исследования социальных, политических и технологических процессов.
P. S. В качестве дополнения к визуальному исследованию прилагается ссылка на мой авторский зин [THREAT], посвященный теме алгоритмического зрения и операционных образов.
Operational Images, Trevor Paglen, Issue #59 https://www.e-flux.com/journal/59/61130/operational-images
Манович Л. Язык новых медиа. Ad Marginem, 2018
Раш М. Новые медиа в искусстве. Ad Marginem, 2018
Пол К. Цифровое искусство. Ad Marginem, 2017
Фасман Дж. Общество контроля. Как сохранить конфиденциальность в эпоху тотальной слежки. — М.: Эксмо, 2023
Маклюэн М. Понимание Медиа. Пер. с англ. В. Николаев. М.: Кучково поле, 2014
