Code Art: Umění kódování
Code Art: Umění kódování
Ira Greenberg
Zeptáte-li se někoho, co pokládá za počítačové umění, nejspíš ho napadnou vizuální efekty, které si spojujeme s Photoshopem, případně počítačově animované blockbustery jako je třeba Shrek. Sám ještě dobře vím, jak jsem ve Photoshopu poprvé vytvořil obraz oční bulvy; bylo to velice napínavé. Také se pamatuji, jak jsem získal první licenci programu Strata Studio Pro a vytvořil svůj první 3D model kovové koule (koule s lesklým povrchem, který vypadá jako lodní plát). Ale pokud máte za sebou víc zkušeností a vyzkoušíte si i ty nejbláznivější efekty, ten "aha efekt" rychle pomine a začnete se potýkat s těžkostmi, jako každý jiný umělec nebo designér – s otázkou bílé stránky či plátna. Samozřejmě mám každoročně řadu studentů, kteří jsou přesvědčeni, že našli tu správnou kombinaci efektů, která jim umožní (aniž by museli vynaložit přílišné úsilí, nebo na delší dobu museli opustit své herní konzole) vytvářit pozoruhodné a originální umělecká díla. Nakonec je ta stylistická stopa, kterou takové efekty vždycky zanechávají, navyhnutelně zřetelná. Neříkám vůbec, že by problém vězel v samotných softwarových efektech, protože bez génia autorů Photoshopu bych svou práci ani nemohl dělat. Problém je způsob, jak je používáme, nebo spíš představa, že ta počítač může procesy umělecké tvorby zjednodušit.
Že v sobě mají softwarové efekty něco podmanivého, něco, čím jsou moji studenty fascinováni je jasné, ale nemyslím, že jde jen o to, že nabízejí rychlá řešení. Domnívám se, že co efekty odhalují, pokud pozorujeme krásnou lasturu, nebo úchvatný západ slunce, je cosi jako algoritmická krása. Už vidím, jak někteří z vás při čtení takové fráze obracejí oči v sloup, ale ujištuji, že vás nezavedu do nějakého New Age fenoménu.
Algoritmická krása podle mne spočívá v jasném matematickém vzorci, který se pro nás přitažlivý. Může jít o pasáž z hudební skladby, zvláštní souhru událostí, například krystal, a skutečně - třeba o efekt ve Photoshopu. Vidíme vzorec sil, vytvářející něco zvláštního a zároveň známého. Pokud bychom takové uspořádávání dokázali moc snadno předpovídat, v jistém smyslu rozlousknout jeho kódování, ve výsledku bude efekt mít tendenci slábnout a naše reakce bude spíš opačná; budeme se cítit buď podvedeni, nebo nám bude výsledek lhostejný. Zde pramení můj nesouhlas s přílišným využíváním softwarových efektů. Skutečně pozoruhodné a záhadné je, že se náš mozek při prožívání něčeho krásného v jistém smyslu zabývá zvláštní typem intuitivní matematiky; poměřujeme intervaly, porovnáváme procenta a propočítáváme jakýsi typ algoritmického estetického výsledku.
Dobrým příkladem je příhoda, která se mi přihodila během postgraduálního studia malby. Společně s ostatními studenty jsme snídali v obyčejném bistru v centru Filadelfie a někdo z nás vymyslel test vizuální gramotnosti. Spočíval v pozorování série diagramů a obrázků a v rozhodnutí který z nich funguje nejlépe. Na stránce bylo deset otázků a mezi sousty pravého fastfoodového nebe každý odpovídal. Odpovědi se kupodivu shodovaly. Možná to bylo díky společnému pojídání nezdravého jidla, nebo šlo o náhodu, ale spíš mysílm, že ta shoda ve výsledcích znamenala, že společnou vizuální algoritmickou gramotnost je cosi co sdílíme. V testu nešlo o to, co se nám líbí, ale který obrazec funguje. Kdybychom měli posoudit, který z nich je lepší umělecké dílo, patrně bychom se neshodli, byli bychom z restaurace nejspíš vykázání pro neukázněnost. Rozpoznat jestli obraz, předmět, nebo design "funguje“ z estetického hlediska, je tak podobný kvantitativnímu přeměřování, nakolik můžete (či lépe měli byste) stejný přístup použít na posouzení uměleckého díla.
Problém efektů ve Photoshopu vězí v jejich omezeném spektru výrazu. Každý efekt je zvláštní svojí důsledností, absolutně nezbytné k tomu abychom mohli docílit spolehlivě předvídatelných výsledků. Ale tato racionalita, která je zabudovaná do softwarového nástroje zabraňuje hledání nových řešení. Kódování/ programování umožňuje větší volnost v kontrole, náhodnosti, ale také v neracionálních procesech, které sice pokaždé nefungují, ale jimiž lze dosáhnut nečekaných výsledků.
Když použijme programovací jazyk Processing stačí, když si chvíli hrajete s kódem a docílite k opravdu působivým obrazům a vizuální zkušenosti. Kdž se naučíte, jak software typu Photoshop funguje, můžete se dostat mnohem dál, než když jen využíváte funkce předprogramovaných filtrů a efektů.
Estetika + Komputace
"Estetika + Komputace" se jmenuje známý vývojářský kolektiv, působící v Media Labu na MIT. Autoři jazyka Processing Casey Reas a Ben Fry zde pod vedením Johna Maedy pracovali jako jeho postgraduální studenti. Ale snahy o propojení estetiky a počítání sahají samozřejmě mnohem hlouběji do dějin než do roku 1996, kdy začal Maeda na MIT učit.
Kdybychom při výkladu termínu "výpočet“ byli trochu uvolněnější, dostali bychom se hodně hluboko do minulosti, vlastně až do dob, kdy se lidé učili počítat a kreslit (je ironií, že právě u těchto dovedností dnes mnozí říkají, že díky počítačům silně upadají). Pojem "výpočet“ podle www.dictionary.com označuje "proces počítání; determinování něčeho pomocí matematických či logických metod“. Vyřadíte-li z definice slovo "matematický“ (už cítím, jak u některých čtenářů teď roste pocit úlevy), lze definici použít pro většinu našeho rozhodování. Třeba: za chvíli máme schůzku katedry. Musím si proto připomenou, abych nezapoměl na zápisník, abych si mohl během schůze na obranu proti usnutí kreslit karikatury některých nudných kolegů. Vidíte, to je skvělý příklad spojení estetiky s výpočty.
Vážný zájem o estetiku + výpočty jako propojenou činnost najdeme ve všech kulturách a její stopy nalezneme v mnoha předmětech, architektuře a technologiích v různých obdobích. Je to například rydlo, tkalcovský stav, pluh, superpočítač a jsou to takové impulzy k práci a hře, aby propojovaly pravou a levou hemisféru. Je zřejmé, že velmi často dobové technologické inovace souvisejí s paralelním vývojem estetiky. V různých společnostech kombinovaly dávné astrologické a kalendářní systémy empirická data s mnohovrstevnatým mytologickým narativem; šlo o způsob interpretace, ukládání a distribuce dat. Tkaniny, textilie, rytiny, mandaly a kulturní obrazové vzorce z celého světa využívají algoritmické vzorce, vycházející z matematických principů, přičemž většinou jejich autory nejsou matematici (viz obr.1-4). Tyto vynálezy ukazují spíš obecnou lidskou potřebu propojení činnosti pravé a levé hemisféry a kombinovat kvalitativní koncept estetické krásy s analytickými systémy, které strukturují vizuální data.
Díky renesančnímu životopisci Giorgiu Vasarimu dnes víme, že florentský architekt Filippo Brunelleschi (1377-1446) se začal zabývat malbou, aby mohl aplikovat novou teorii perspektivy, založenou na principu řecké geometrie. Další významní renesanční malíři včetně Pierra della Francesca, Albrechta Dürrera či Leonarda da Vinciho ve svých dílech experimentovali s geometrickými principy a dokonce sepisovali traktáty o matematice. Dürrer dokonce navrhl několik kreslících přístrojů pro výuku perspektivy. Hlavně v období evropské renesance byla hranice mezi uměním a vědou tak nezřetelná, že mnozí z těch nejvýznamnějších protagonistů renesanční kultury přispěli rovnocennou mírou k rozvoji v obou těchto oblastech.
Je zajímavé (anebo spíše smutné), že díky přílišné specializaci ke specifickým rysům současné kultury patří právě problém propojenosti obou hemisfér. Mnoho tréninku a specializovaných informací, o kterých jsme přesvědčeni, že je nutné je kvůli úspěchu v nějakém oboru ovládnout, směřuje k profesní krátkozrakosti, což končí v mylné domněnce, že nejsme dobří v matematice, nebo že neumíme kreslit, a tak dále. K této situaci nepřispívá ani to, že pro své discipliny vytváříme (především pro ty technické) naprosto nesrozumitelné privátní žargony, které jsou pro ostatní proto nepochopitelné. Určitě to platí pro oblast počítačů, hlavně pro programování. Myslím, že motivace pro vznik kolektivu "Výpočet + Estetika" na MIT i pro sestavení programovacího jazyka Design by Numers (DBN byl předchůdce Processingu) bylo pro Johna Maedu ukázat umělcům a designérům estetiku a sílu výpočtů (a matematiky). Skutečně zjednodušeným programovacím jazykem a skutečností, že k manuálům přistupoval přímou, kreativně zaměřenou metodou se snažil aby se tady cítili umělci svobodně a aby se mohli v tomto fascinujícím médiu umělecky vyjadřovat a zpochybnit některé předsudky (jako třeba že "umělci neumí počítat“).
Podle mně Maeda stejně jako já věří, že základní vyjadřovací nástroj programování nespočívá v úrovni softwarové aplikace, užití posuvníků (sliders), číselníků (spinners), dialogových oken či filtrů, ale v nižší rovině výpočtu, kterou ovládáme lehce přímým programovaním. O programování uvažuji jako o materiální rovině výpočtu, jako o prostoru, kde si - i když jen metaforicky - řádně ušpiníte prsty. Maedovi studenti Casey Reas a Ben Fry tuto vizi pochopili a vytvořili Processing jako rozšíření (či přinejmenším poctu) původnímu programu DBN. Přidali funkci výkonného programovacího jazyka a přitom zachovali uživatelskou jednoduchost DBN, takže program lze lehce použít jako tvůrčí nástroj.
Dějiny počítačového umění
Dějiny počítačového umění sahají mnohem hlouběji než si často uvědomujeme. Než se ponoříme přímo do počítačového umění, je dobré abychom si načrtli určitý kontext a prozkoumali dějiny počítání. Můžeme začít třeba ve starém Egyptě, nebo Babylonu, kde matematika před 4000 lety vznikla. Domnívám se, že zájem některých čtenářů by mohl vzbudit Ahmesův papyrus, na kterém jsou zaznamenány první rovnice v podobě formule na výrobu piva – což je jedna z možností, jak si udržet zájem studentů o matematiku. Můžeme dějinami počítání rychle proběhnout, letmo se zastavit u babylónské salamiské tabulky, neboli u sčítací destičky patřící zhruba do doby 300 před n.l.; pak na něco pozdější římské počítadlo (viz obr. 1-5); čínské počítadlo suan pan z 13. století. Pak přeskočíme 400 let přímo do roku 1614 k Johnu Napierovi, skotskému géniovi, který vymyslel logaritmy (pomocí nichž lze násobení a dělení zvládat podobně jako obyčejné sčítání a odčítání), ale taky k systému kovových desek pro násobení a dělení. Díky jim známe Napiera jako vynálezce nejstaršího známého principu mechanické komputace. S využitím Napierova díla se o čtyři roky později zapsal do dějin Edmund Gunter vynálezce druhého nejdůležitějšího nástroje všech dob, logaritmického pravítka (viz obr. 1-6). Skokem o dalších 200 let se dostáváme do třicátých let osmnáctého století k významnému okamžiku dějin komputace, tedy k velice podnětným osobnostem: k Charlesi Babbageovi, Adě Lovelace a jejich analytickému stroji.
Babbage byl profesor matematiky v Cambridgi, jeho profesorský post patřil předtím Newtonovi a dnes na stejné pozici sedí geniální Stephen Hawking – což není vůbec špatný rodokmen. Babbage byl posedlý klasifikováním, pravidelně přeměřoval a sbíral podle různých standardů jakákoli relevantní data, na které narazil - srdeční rytmus u domácích zvířat, tempo, kterým dokáže člověk řezat dřevo a dokonce četnost a příčiny rozbitých oken v jeho okolí. Údajně zašel až tak daleko, že se na několik minut vlezl do pece, aby zjistil, jakou teplotu lidské tělo vydrží. Babbage byl také zuřivý odpůrce pouličních hudebníků (těžko říci proč?).
Babbage možná trochu naivně věřil - v jistém smyslu brilantně - že ta posedlost analýzami dat jej dovede k jisté formě empirické pravdy o všem. Sestrojil komplexní počítací stroj nazývaný "analytický stroj“ (viz obr. 1-7). Stroj byl na páru, fungoval automaticky, šlo zkrátka o programovatelný univerzální přístroj, který dokázal provést takřka jakoukoli algebraickou operaci. Je úžasné, že Babbagův stroj měl skoro všechny logické principy jako mají moderní počítače. Jak se ale mnohým vizionářům stává, tyto vysoké ambice bohužel zaostávaly za aplikací do reality a stavbu svého analytického stroje Babbage nikdy nedokončil.
Dcera básníka Lorda Byrona Ada Lovelace se vlastně se svým slavným otcem nikdy nepotkala. Matka ji vychovávala tak, aby se věnovala vědě a matematice. Dominantní matka se pokušela Adu uchránit před poetickými sklony, zděděnými po slavném manželovi, s nímž se krátce po narození dcery dala rozvést. Jeji plán ovšem nevyšel a Adina imaginace spolu s fenomenálním analytickým talentem zůstala nedotčena a stala se příkladem integrované mysli. Lovelace se o Babbageově stroji doslechla prý roku 1834 náhodou na večírku a tato myšlenka ji velmi zaujala. Pro přístroj viděla řadu využití, například by stroj komponoval hudbu a vytvářel grafiky. Babbage a Lovelace si vyměnili korespondenci, Ada Babbageovi poslala dokonce dokument v plánem, jak na stroji vypočítat Bernoulliho čísla. Jednoduše vysvětlit Bernoulliho čísla neumím, takže dodávám, že pro matematiku jsou opravdu důležité - (pro zájemce přikládám odkaz: http://en.wikipedia.org/wiki/Bernoulli_numbers.) Plán či algoritmus, který pro Babbage Lovelace napsala je považován za první skutečný počítačový program – 100 let před vynálezem počítače!(Docela stylové, že?)
Kromě Lovelace a Babbage a jejich vizionářské práce v dějinách počítání skoro století nic nestalo. Až do poloviny třicátých let dvacátého století, kdy německý inženýr Konrad Zuse sestrojil přistroj Z1 (viz obr. 1-8) a stal se vynálezcem prvního počítače.
Do poloviny čtyřicátých let – i díky nešťastné poptávce po takových záležitostech jako jsou palebné tabulky nebo kalkulace nutná k výrobě atomových bomb – u počítačů došlo k četným úpravám a význačným iniciativám, mezi něž patří třeba počítač ABC Johna Atanasoffa, Mark 1 na Harwardu a ENIAC v Pennu (viz obr. 1-9). Tyto stroje bylo obtížné programovat a Mark 1 a ENIAC byly navíc poněkud neskladné. Mark1 byl 130 cm dlouhý, 245 cm vysoký a měl 17 486 elektronek. ENIAC vážil 30 tun a potřeboval tolik energie, že způsobil ve Filadelfii výpadky veřejného osvětlení.
V roce 1951 byl konečně sestrojen první univerzální počítač UNIVAC, vybavený relativně jednoduchým programovacím jazykem s určitými programovacími pravidly. UNIVAC byl využit v roce 1951 pro sčítání lidu a proslavil se předpovědí Eisenhowerova vítězství ve volbách v roce 1952. Programovací jazyk pro UNIVAC vymyslela Grace Murray Hopperová (viz obr. 1-10), což byla první žena, která obdržela hodnost viceradmirála.
Stranou dodejme, že v oblasti počítačového programování, které provází stigma mužské dominance, najdeme dvě vynikající ženy, které se zasloužily v pionýrských dobách o jeho rozvoj. Současná umělkyně Mary Flanaganová se tomuto tématu věnuje pozoruhodným způsobem v projektu RASPUNSEL. Viceadmirálce Hopperové vděčíme mimo jiné i za výraz „software bug“, k čemuž došlo při tom, že tělíčko mrtvé můry v jednom z počítačů Mark 2, způsobilo jeho nefunkčnost. V raných čtyřicátých letech naprogramovala Hopperové Mark 1 na Harwardu a sestrojila první překladač. Překladače jsou využívány pro převod mnemonického kódu napsaného programátorem do strojového kódu. Strojový kód je binární systém, tedy v jistém smyslu přirozený jazyk počítače. Mnemonický kód je systém vyšší úrovně a je složen ze symbolů a přirozených pojmů, připomínajících jazyk, použitý pro ovládání počítače. Například nyní je čas na oběd a tak jsem si uvědomil že „mám hlad.“ Převodem těchto slov do binárního jazyka jsem dostal násldující řádku: 010010010010011101101101001000000110011101100101011101000111010001101001011011100110011100100000011010000111010101101110011001110111001001111001 Nevím, jak vy, ale věta „mám hlad“ mi přijde o dost jednodušší než 144 jedniček a nul binárního kódu.
Tak jak se počítače vyvíjely a s problémy, které jsme jim přenechávali (jako třeba dělat umění) se postupně stávaly komplexnější a mnemonické kódy, či programovací jazyky, které jsme vyvinuli, úměrně tomu dosáhly vyšší úrovně. Vyšší úroveň znamená i posun v symbolické abstrakci jazyka směrem od základního binárního strojového kódu blíže k lidskému přirozenému jazyku – tedy k tomu, jak my lidé uvažujeme. Myšlenka vytvořit mimo jedničky a nuly symbolické abstrakce vyšší úrovně, které uživateli dovolí přemýšlet přirozeněji a dosáhnout programovací gramotnosti, vedla přímo ke vzniku takových programovacích jazyků jako je Processing.
Umělcům netrvalo dlouho, než objevili tvůrčí potenciál počítače a počítače se staly předmětem jejich fascinace. Pouhých pět let po vzniku UNIVACu v roce 1956 začali umělci experimentovat jako s formou vyjadřovacích prostředků s výpočty. Počítače byly tenkrát samozřejmě pro většinu z nich naprosto nedostupné. Podle Jasie Reichardt v knize Počítač v umění (The Computer in Art) se do konce šedesátých let na uměleckých školách počítače nevyskytovaly. Na některých školách, například v Ohiu, byly univerzitní počítače pro umělce dostupné podobně jako pro technické zaměstnance. Jasia v knize z roku 1971 tvrdí: "předpokládáme, že na celém světě není víc než 1000 lidí, kteří s počítačovou grafikou pracují z jiných než praktických důvodů".
Takové rozdělování pionýrů počítačové grafiky v roce 1971 na ty, kdo ji využívají k praktickým a nepraktickým aplikacím, mě překvapuje. Namítl bych, že každý, kdo tehdy fušoval do té temné vědy, přinejlepším prošlapával cestu velice experimentálně využitým aplikacím. Myslím, že takové chybné rozdělování mezi užitým a volným uměním trvá v oblasti digitálního umění dodnes, kdy se mnoho "hybridních“ typů (včetně mě) snaží vybojovat a definovat svoji pozici na univerzitách, v galeriích a v různých odvětvích průmyslu. Naštěstí z dějin známe období, kdy vědci, umělci, filosofové, technici a další byli společně povzžování za nedělitelně tvůrčí profese – dříve se nehodnotilo pouze na základě jejich praktické hodnoty na trhu. A zdá se že v průmyslové oblasti, částečně diky firmám, jako je Apple, roste povědomí o významu kreativity a designu pro obchod. Také univerzity rozpoznávají a reagují na zájem studentů o rušení starých a omezujících hranic v osnovách i mezi jednotlivými obory. Digitální média a elektronické umění jsou v popředí tohoto pohybu. Současná dramatická až vzrušující popularita Processingu je jasný důkaz dnešní renesance.
Z anglického originálu Code Art přeložila v roce 2006 Anna Vondřichová.
Upravil Miloš Vojtěchovský,2021
kapitola z knihy "Processing. Creative Coding and Computational Art. Friends of Ed, Apress, 2007.
Ira Greenberg se věnoval malířství a programování, 2D a 3D animaci, působil jako designér, webový a interaktivní návrhář a vývojář a programátor. Napsal první hlavní jazykovou referenci programovacího jazyka Processing, (Processing: Creative Coding and Computational Art, (Berkeley, CA: friends of ED, 2007). Greenberg má B.F.A. ma Cornell University a M.F.A. na University of Pennsylvania. Mezi jeho výzkumné zájmy patří estetika a informatika, programování, internetové umění, umělá inteligence, fyzické programování a pedagogika počítačového umění.
