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. Ještě si sám vzpomínám, jak jsem ve Photoshopu poprvé vytvořil obraz oční bulvy; bylo to naprosto vzrušující. Také se pamatuji, jak jsem získal první licenci programu Strata Studio Pro a vytvořil první 3D model kovové koule (takovou tu s lesklou texturou, která připomíná lodní plát). Pokud získáte víc zkušeností a vyzkoušíte ty nejbláznivější filtry, ten "aha efekt" rychle pomine a zaraženě se potýkáte se stejným problémem, jako každý jiný umělec nebo designér – s otázkou bílé stránky či plátna. Samozřejmě každoročně mám plno studentů, kteří si myslí, že vynalezli tu správnou kombinaci filtrů, který umožňuje – aniž by museli vynaložit přílišné úsilí (nebo vzdálit se na delší dobu od svých herních konzolí) vytvořit pozoruhodné a originální umělecká díla. Nakonec je ta stylistická stopa, kterou podobné filtry po sobě v práci zanechávají navyhnutelně viditelná. Neříkám zde, že problém vězí v samotných filtrech, protože bez génia Photoshopu bych svou práci nemohl dělat. Problém spočívá ve způsobu, jak je používáme, nebo spíš v představě, že taková počítačová mocnost proces tvorby umění může zjednodušit.

Že filtry mají v sobě něco podmanivého, něco co moje studenty fascinuje je jasné, ale nemyslím, že se jedná pouze o to, že filtry nabízejí rychlé řešení. Domnívám se, že co ve filtrech vidíme, když se díváme na krásnou lasturu, nebo na úchvatný západ slunce je algoritmická krása. Už vidím, jak při čtení takové fráze někteří obracejí oči v sloup, ale slibuji, že vás nenechám zabloudit do nějaké New Age citlivosti.

Processing, obálka

Podle mne algoritmická krása spočívá v jasném matematickém vzorci, který se pro nás přitažlivý. Může jít o pasáž z hudební skladby, zvláštní souhru událostí, například krystal, a opravdu - dokonce o filtr Photoshopu. Vidíme vzorec sil, který vytváří něco neobyčejného a zároveň známého. Pokud bychom takové uspořádávání dovedli předpovídat moc snadno, a v jistém smyslu prolomit jeho kódy, výsledek bude mít tendenci slábnout a naše reakce bude spíš opačná; budeme se cítit podvedeni, nebo pocítíme lhostejnost. Odtud pramení můj nesouhlas s přílišným využíváním filtrů. Skutečně pozoruhodnou a záhadnou věcí je, že se při pocitu krásy náš mozek v jistém smyslu patrně pouští do zvláštního typu intuitivní matematiky; poměřujeme přitom intervaly, porovnáváme procenta a propočítáváme jistý druh algoritmického estetického výsledku.

Příkladem je příhoda, která se mi stala když jsem postgraduálně studoval malířství. Společně jsme snídali v typickém zaplivaném bistru v centru Filadelfie a někdo vymyslel nejlevnější test vizuální gramotnosti. Spočívalo to ve sledování série diagramů a obrázků a posuzování který funguje nejlépe. Na stránce bylo deset otázků a každý nezávisle mezi sousty pravého fastfoodového nebe odpovídal. Kupodivu se odpovědi shodovaly. Možná to bylo vlivem společného konzumování tučné stravy, nebo o náhodu, ale spíš si mysílm, že shoda ve výsledcích naznačovala že sdílíme společnou vizuální algoritmickou gramotnost. V testu nešlo o to, co se nám líbí, ale které z obrazců fungují. Kdyby šlo o to, co je lepší umělecké dílo, tak bychom se neshodli, a byli bychom nejspíš z restaurace vykázání pro neukázněnost. Rozhodnutí, který obraz, objekt či design z estetického hlediska „funguje“, má tak blízko ke kvantitativnímu přeměřování, nakolik můžete (či lépe měli byste) takový přístup použít na umělecké dílo.

Processing - A Programming Handbook for Visual Designers and Artists.jpg

Problém filtrů Photoshopu je jejich omezené spektrum výrazu. Každý filtr je typický svojí rozumovou důsledností, absolutně nezbytnou pro docílení předvídatelných výsledků a spolehlivost. Ale taková racionalita zabudovaná do nástroje nedovoluje hledat nová řešení. Kódování nabízí větší volnost v kontrolování, náhodnosti, ale také neracionální procesy, které sice pokaždé nefungují, ale mohou mít nečekané výsledky. Pokud použijme programovací jazyk Processing stačí si chvíli hrát s kódem, abychom docílili opravdu působivých obrazů a vizuální zkušenosti. Pokud se naučíte, jak program typu Photoshop funguje, dostanete se mnohem dál, než že jen využíváte funkce předprogramovaných filtrů.

Estetika + Komputace

"Estetika + Komputace" je název známé vývojářského kolektivu v Media Labu na MIT, kde tvůrci jazyka Processing Casey Reas a Ben Fry, pracovali jako postgraduální studenti pod vedením Johna Maedy. Zájem o spojení estetiky s výpočty sahá nicméně mnohem dál než do roku 1996, kdy Maeda začal na MIT učit.

Kdybychom byli o trochu volnější při výkladu termínu "výpočet“, dostali bychom se hluboko do minulosti, vlastně do dob, kdy se lidé naučili počítat a kreslit (je ironií, že právě o těchto dovednostech dnes mnozí prohlašují, že pod vlivem počítačů silně upadají). Pojem „výpočet“ podle www.dictionary.com znamená „proces počítání; determinování něčeho pomocí matematických či logických metod.“ Vyřadíte-li z definice slovo „matematický“ (už cítím, jak roste u některých čtenářů pocit úlevy), definici můžeme uplatnit na většinu našeho rozhodování. Kupříkladu brzy mám schůzku katedry. Musím si proto vzpomenout na zápisník, abych si při ní mohl kreslit karikatury některých nudných kolegů, jako nutnou obranu proti usnutí. Vidíte tady je skvělý příklad spojení estetiky s výpočty.

Vážný zájem o estetiku + výpočty jako propojenou činnost najdeme ve všech kulturách a projevuje se v mnoha předmětech, stavbách a technologiích různých období. Nezáleží, jestli jde o rydlo, tkalcovský stav, pluh, či superpočítač, impulz k práci a hře způsobem, který propojuje pravou a levou hemisféru, je zřejmý a dobové technologické inovace velmi často souvisejí s paralelním vývojem v oblasti estetiky. Rané astrologické a kalendářní systémy v různých společnostech kombinovaly empirická data s mnohovrstevnatým mytologickým narativem; byl to způsob, jak interpretovat, uchovávat a šířit data. Tkaniny, textilie, rytectví, mandaly a obrazce v kulturách celého světa využívají algoritmické vzorce vycházející z matematických principů, ve většině případů však jejich autory nejsou matematici (viz obr. 1-4). Tyto vynálezy spíš reflektují obecnou lidskou potřebu propojovat aktivity pravé a levé hemisféry a kombinovat kvalitativní koncept estetické krásy s analytickými systémy, které strukturují vizuální data. Od renesančního životopisce Giorgia Vasariho víme, že florentinský architekt Filippo Brunelleschi (1377-1446) se začal zabývat malbou, aby mohl použít novou teorii perspektivy, založenou na principech řecké geometrie. Další významní renesanční malíři včetně Pierra della Francescy, Albrechta Dürrera či Leonarda da Vinciho ve svých dílech experimentovali s geometrickými principy, a navíc vydávali matematická pojednání. Dürrer dokonce vyvinul několik kreslících přístrojů pro výuku perspektivy. Hlavně v době evropské renesance byla hranice mezi uměním a vědou tak nezřetelná, že mnozí z nejvýznamnějších protagonistů renesanční kultury přispěli rovnocennou měrou k rozvoji v obou oblastech.

Ben Casey

Je zajímavé (anebo spíše smutné), že díky přílišné míry specializace patří ke specifickým rysům současné kultury právě problém s propojením obou hemisfér. Množství tréninku, specializovaných informací, o kterých si myslíme, že je musíme ovládnout kvůli úspěšnosti v nějakém oboru, směřuje k profesní krátkozrakosti, což zase přispívá k mylné domněnce, že nejsme dobří v matematice, že neumíme kreslit a tak dále. K této situaci nepřispívá ani to, že vytváříme pro své discipliny (především pro ty technické) naprosto netransparentní a soukromé slovníky, takže se pro ostatní stávají skoro nedosažitelné. Zcela jistě to platí v oblasti počítačů, hlavně u programování. Myslím, že při zakládání skupiny Výpočet + Estetika v MIT a zároveň motivací pro sestavení programovacího jazyka Design by Numers (DBN, předchůdce Processingu) bylo cílem Johna Maedy odhalit estetickou krásu a sílu výpočtů (a matematiky) pro umělce a designéry. Napsáním skutečně zjednodušeného programovacího jazyka a tím, že k programovacím instrukcím přistoupil přímou, kreativně zaměřenou cestou se pokusil, aby se zde umělci cítili svobodně a mohli se umělecky vyjadřovat v tomto fascinujícím médiu a zpochybnit některé předsudky (jako třeba že „umělci neumí počítat“).

Reas

Podle mého věří Maeda stejně jako já, že základní vyjadřovací prostředek programování nespočívá v úrovni softwarové aplikace, v užití posuvníků (sliders), číselníků (spinners), dialogových oken či filtrů, ale v nižší rovině výpočtu, kterou lehce ovládáme přímým programovaním. O programování uvažuji jako o materiální rovině výpočtu, jako o prostoru, kde si - alespoň metaforicky - pořádně ušpiníte ruce. Maedovi studenti Casey Reas a Ben Fry tu vizi pochopili a vytvořili Processing jako rozšíření (či přinejmenším poctu) programu DBN. Přidali funkce výkonného programovacího jazyka a zároveň zachovali uživatelskou jednoduchost DBN, takže je snadnější program využít jako tvůrčí prostředek.

Dějiny počítačového umění

Babbages Analytical Engine-1834-1871

Dějiny počítačového umění sahají mnohem hlouběji, než si uvědomujeme. Než se ponoříme přímo do počítačového umění, je vhodné načrtnout určitý kontext a prozkoumat vývoj počítání. Můžeme začít s dějinami počítání před 4000 lety ve starém Egyptě, nebo Babylon, kde matematika vznikla. Domnívám se, že zájem některých čtenářů by mohl upoutat Ahmesův papyrus, obsahující první rovnice, použitou formuli pro výrobu piva – což je jedna z možností, jak zájem studentů o matematiku udržet. Můžeme rychle proběhnout dějinami počítání, letmo se zastavit u babylónské salamiské tabulky, neboli u sčítací destičky patřící zhruba do doby 300 př. n . l.; pak na něco pozdější římské počítadlo (viz obr. 1-5); na 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 stejně jako běžné sčítání a odčítání), ale taky systém kovových desek k násobení a dělení. Díky tomu Napiera známe 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 Newton a dnes tuto pozici má geniální Stephen Hawking – což vůbec není špatný rodokmen. Babbage byl posedlý klasifikováním, pravidelně přeměřoval a sbíral všechna podle různých standardů relevantní data, na které narazil, jako byly srdeční rytmus 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 po několik minut položil do pece, aby mohl zjistil, kolik tepla lidské tělo vydrží. Babbage byl také zavilý odpůrce pouličních hudebníků (těžko říci proč?).

Možná naivně Babbage věřil - v jistém smyslu brilantně - že jeho posedlost analýzami dat ho může dovést k určitému druhu empirické pravdy o všem. Sestrojil komplexní počítací stroj nazývaný „analytický stroj“ (viz obr. 1-7). Byl na páru, fungoval automaticky, byl to zkrátka programovatelný univerzální přístroj schopný provést takřka jakoukoli algebraickou operaci. Je úžasné, že Babbagův stroj nesl skoro všechny logické principy moderního počítače. Jak se stává mnohým vizionářům, divoké ambice naneštěstí zaostávaly za aplikací v reálu a stroj nikdy nedokončil.

Dcera básníka Lorda Byrona Ada Lovelace se ve skutečnosti s slavným otcem nikdy nepotkala a byla vychována aby se věnovala vědě a matematice. Dominantní matka se snažila jí zbavit jakýchkoli poetických sklonů, zděděných po jejím slavném manželovi, s nímž se krátce po narození dcery rozvedla. Plán pochopitelně selhal a Adina představivost zůstala spolu s fenomenálním analytickým talentem nedotčena a stala se příkladem mocnosti integrované mysli. Lovelace se prý o Babbageově stroji doslechla na večírku roku 1834 náhodou a myšlenka ji velmi zaujala. Pro využití přístroje viděla řadu využití, třeba možnost, že stroj by skládal hudbu a dokonce vytvářel grafiky. Babbage a Lovelace si vyměnili dopisy, Ada Babbageovi dokonce poslala dokument v plánem, jak stroj nechat spočítat Bernoulliho čísla. Nelze jednoduše vysvětlit Bernoulliho čísla, takže jen dodávám, že v matematice jsou opravdu důležitá - (pro zájemce přikládám odkaz: http://en.wikipedia.org/wiki/Bernoulli_numbers. Plán či algoritmus, který Lovelace pro Babbage napsala je dnes považován za první počítačový program – 100 let před vynálezem počítače! (Docela stylové, že?)

Kromě Lovelace a Babbage a jejich vizionářské práce se v dějinách počítání skoro století nědělo nic. 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 záležitostech jako palebné tabulky nebo kalkulace pro výrobu atomových bomb – došlo u počítače k četným úpravám a dalším význačným iniciativám, mezi něž patřil také 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 velice neskladné. Mark 1 byl 130 cm dlouhý, 245 cm vysoký a měl 17 486 elektronek. ENIAC vážil 30 tun a spotřeboval tolik energie, že ve Filadelfii způsobil 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 nesla 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.

S tím 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, dosáhly úměrně tomu vyšší úrovně. Vyšší úroveň znamená také posun v symbolické abstrakci jazyka směrem od základního binárního strojového kódu a blíž k našemu přirozenému jazyku – tedy k tomu, jak my lidé myslíme. Ta myšlenka vytvořit symbolické abstrakce vyšší úrovně mimo jedničky a nuly, která umožní uživateli přemýšlet přirozeněji a dosáhnout programovací gramotnosti, vedla přímo ke vzniku programovacích jazyků jako je Processing.

Umělcům netrvalo dlouho, než tvůrčí potenciál počítačů objevili a staly se předmětem jejich fascinace. Pouhých pět let po vzniku UNIVACu v roce 1956 umělci začali experimentovat s výpočty jako formou vyjadřovacích prostředků. Počítače byly tenkrát samozřejmě většině z nich naprosto nedostupné. Podle Jasie Reichardt v knize Počítač v umění (The Computer in Art) se na uměleckých školách počítače nevyskytovaly do konce šedesátých let. Na některých školách, například v Ohiu, byly pro umělce univerzitní počítače dostupné podobně jako pro technickí zaměstnance. Jasia v knize z roku 1971 tvrdí, že „předpokládáme, že na celém světě není víc než 1000 lidí, kteří s počítačovou grafikou pracují z jiných než praktických důvodů.“

Toto rozdělování pionýrů počítačové grafiky v roce 1971 na ty, kdo ji využívají k praktickým a nepraktickým aplikacím, mě přivádí k úžasu. Namítl bych, že každý, kdo tehdy fušoval do té temné vědy, prošlapával přinejlepším 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) pokouší vybojovat a definovat své pozice na univerzitách, v galeriích a odvětvích průmyslu. Naštěstí známe z dějin doby, kdy vědci, umělci, filosofové, technici a další byli společně vnímáni jako nedělitelné tvůrčí profese – dříve se nerozlišovalo jen na základě jejich praktické hodnoty na trhu. A zdá se, že v průmyslové oblasti, částečně i s přispěním firem, jako je Apple, roste povědomí o významu kreativity a designu pro obchod. Také univerzity rozpoznávají a reagují na zájem studentů o smazání starých omezujících hranic v osnovách i v jednotlivých oborech. Digitální média a elektronické umění jsou v popředí tohoto hnutí. 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

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.

iragreenberg.com/

BEYOND MEDIA TEXTS 2