From Automatons to Neural Networks: A Historical and Cultural Analysis of Generative Art

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The subject of this research is AI art, a branch of generative art that emerged at the intersection of artificial intelligence technologies and culture. This field transforms traditional notions of authorship, the creative process, and the role of humans by integrating algorithms and machines as active participants. Particular attention is given to the historical and cultural analysis of generative art, tracing its evolution from early mechanical automatons and avant-garde experiments of the 20th century to modern neural network technologies. The goal of the study is to explore the cultural dimensions of AI art, its influence on the perception of creativity, and its role in shaping new aesthetic categories. The research aims to uncover the transformation of artistic practices under the influence of technology and their significance in global cultural shifts. The methodology of the research is based on historical and cultural analysis, an interdisciplinary approach, and philosophical concepts of authorship and originality. Analytical methods are applied to examine examples of generative art and the interaction between technology and contemporary culture. The novelty of this research lies in the cultural interpretation of AI art as a unique phenomenon that redefines creativity, authorship, and human-technology interaction. The study highlights the connection between traditional forms of art and new methods rooted in deep learning algorithms, offering insights into the evolution of the artistic process within a broader historical and cultural context. The main conclusions address the redefinition of authorship in AI art, the role of algorithms as equal participants in the creative process, and the expansion of traditional aesthetic categories through the use of randomness and autonomy. AI art is presented as a pivotal phenomenon in cultural transformations, fostering the creation of new artistic forms and driving a global reassessment of the relationship between art and technology.

References

  1. McCulloch W., Pitts W. A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity // Bulletin of Mathematical Biophysics. 1943. Vol. 5. P. 115–133.
  2. Маркина Т. Ж. Картину, созданную искусственным интеллектом, впервые продали на аукционе [Электронный ресурс]. URL: https://www.theartnewspaper.ru/posts/6232 (дата обращения: 25.04.2023).
  3. Степанов М. А. Деавтономия постчеловеческого воображения: новые направления в теории искусства // Актуальные проблемы теории и истории искусства: сб. науч. статей. Вып. 12. СПб.: Изд-во СПбГУ, 2022. С. 663–673.
  4. Галкин Д. В., Коновалова К. В., Бобков С. П. К проблеме автоматизации творчества в сфере искусства и дизайна: инструментальный и генеративный подходы // Вестник Томского государственного университета. Культурология и искусствоведение. 2021. № 44. С. 14–24.
  5. Galanter P. Artificial Intelligence and Problems in Generative Art Theory // Proceedings of EVA London. 2019. P. 112–118.
  6. Загурская Н. В. Generative anthropology and generative art: unpredictability and unparticipation in the post-millenniarism as post-postmodern // Артикульт. 2019. № 3 (35). С. 6–11.
  7. McCormack J., Bown O., Dorin A., McCabe J., Monro G., Whitelaw M. Ten questions concerning generative computer art // Leonardo. 2014. Vol. 47. No. 2. P. 135–141.
  8. Zylinska J. AI Art: Machine Visions and Warped Dreams. Open Humanities Press, 2020.
  9. Фёдорова, А. В. Использование кельтской и скандинавской орнаментики в различных видах искусства средневековья // Электронный сборник трудов молодых специалистов Полоцкого государственного университет.-Новополоцк: ПГУ, 2017. Вып. 18 (88): Образование, педагогика. – С. 22–25.
  10. Todorovic V., Grba D. Wandering machines: narrativity in generative art // Journal of Science and Technology of the Arts. 2019. Vol. 11. No. 2. P. 50–58.
  11. Лукичев Р. В. Истоки «Generative art» в европейском авангардном искусстве начала ХХ века // Вестник Санкт-Петербургского университета. Искусствоведение. 2014. № 3. С. 104–111.
  12. Funkhouser C. T. Prehistoric Digital Poetry: An Archaeology of Forms, 1959–1995. Tuscaloosa: University of Alabama Press, 2007.
  13. Горбачева А. Г. Искусственный интеллект и современное искусство: новые возможности и вызовы // Человек.RU. 2018. № 13. С. 145–154.
  14. Галкин Д. В. Эстетика кибернетического искусства 1950–1960 гг.: алгоритмическая живопись и роботизированная скульптура // Вестник Томского государственного университета. 2009. № 320. С. 79–86.
  15. Gough M. The Artist as Producer: Russian Constructivism in Revolution. University of California Press, 2005.
  16. Balla G., Depero F. Ricostruzione futurista dell'universo. Direzione del Movimento Futurista, 1915.
  17. Сертакова Е. А., Ситникова А. А., Колесник М. А. Компьютерное искусство 1960–1980-х годов // Социология искусственного интеллекта. 2022. Т. 3. № 3. С. 69–90.
  18. Лукичев В. Р. К проблеме классификации generative art: разработка понятийного аппарата // Наука телевидения. 2019. № 15.3. С. 11–31.
  19. Гермиханова Х. Р. Искусственный интеллект и искусство (некоторые аспекты) // Приоритетные направления инновационной деятельности в промышленности: Сборник научных статей по итогам одиннадцатой международной научной конференции. Казань: ООО «КОНВЕРТ», 2020. С. 66–67.
  20. Миловидов С. В. Художественные особенности произведений компьютерного искусства, созданных с использованием технологий машинного обучения // Артикульт. 2022. № 4 (48). С. 36–48.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).