Algoritmische kunst spot met museale waarden

Toch voltrekt zich in de marges van het kunstcircuit ondertussen weer een volgende revolutie. Hackers op zolderkamers en universitaire onderzoeksteams ontwikkelen een nieuwe kunstvorm op een abstractieniveau waar Mondriaan en Kandinsky slechts van konden dromen. Zij maken geen individuele kunstwerken meer, maar computerprogramma’s die geheel zelfstandig beelden genereren: algoritmische kunst. Deze ontwikkeling heeft verregaande consequenties voor de relatie tussen kunst, kunstenaar en publiek. Algoritmische kunstenaars doen een stapje achteruit: zij ontwerpen en implementeren een beeldgeneratie­algoritme, en zijn slechts indirect verantwoordelijk voor de individuele beelden die dit algoritme voortbrengt. Zij houden zich ook niet meer bezig met de selectie; er is een eindeloze stroom van beelden en de beschouwers beslissen zelf wat ze daarmee willen. Automatische beeldgeneratie leidt zo ook tot nieuwe vormen van interactieve kunst. Ook traditionele beeldende kunstenaars gebruiken de computer: pen en penseel worden steeds vaker vervangen door Illustrator of Photoshop. Werk dat op die manier ontstaat wordt soms computerkunst genoemd ­ een nieuw genre naast het olieverfschilderij, de ets en de aquarel. Algoritmische kunst is computerkunst in een andere, strengere betekenis: kunst die niet ‘met’ de computer, maar ‘door’ de computer wordt gemaakt. Het computerprogramma is niet een instrument in de handen van een kunstenaar, maar genereert zijn beelden vol­automatisch, zonder menselijke tussenkomst. Het programma is niet alleen de uitvoerder, maar vooral ook de ontwerper van het beeld. Belangeloos De algoritmische kunst sluit aan bij de analytische kant van de abstracte kunst, die in het begin van de twintigste eeuw op de rails werd gezet door Mondriaan, Malewitsch en Kandinsky. Al deze pioniers hielden zich bezig met ‘beeldtalen’: ze construeerden hun schilderijen met een beperkt repertoire van elementen en operaties. De algoritmische benadering drijft deze aanpak op de spits. De eerste voorbeelden zien we in de jaren zestig, in de toevalskunst van bijvoorbeeld François Morellet, Frieder Nake, A. Michael Noll, Peter Struycken, Zdenek Sykora en herman de vries (die geen hoofdletters wenst). Veel van deze kunstenaars maakten series werken waarin één basiselement, zoals een stip of een lijnstuk, op een willekeurige manier over het vlak werd gestrooid. Vaak gebruikte men ook vierkantsrasters, waarvan de vakjes volgens het toeval werden ingekleurd. Eenvoudige ‘algoritmes’ dus, vaak nog met de hand uitgevoerd. Morellet gebruikte hierbij dobbelstenen, terwijl de bioloog herman de vries altijd de random number tables van Fisher & Yates bij de hand had. Volgens de filosoof Immanuel Kant is voor een zuivere schoonheidsbeleving een ‘belangeloze’ beschouwing vereist. Bij beelden die door een mens gemaakt zijn, is dat heel moeilijk. Die zijn onvermijdelijk beladen met de allerminst belangeloze bedoelingen van de menselijke kunstenaar. Alleen een machine kan zonder bijbedoelingen en onbevangen de mogelijkheden van een bepaald medium en een bepaalde stijl exploreren. De algoritmische kunstenaar maakt algoritmes, structuren, modellen en processen ­ niet­tastbare, mathematische coderingen. Je kunt de beelden die zo’n algoritme genereert waarderen of niet, maar het eigenlijke kunstwerk is het algoritme zelf. Kunstenaars die algoritmes implementeren maar vervolgens alleen uitvoer publiceren die ze zelf geselecteerd hebben, zijn daarom geen algoritmische kunstenaars, maar traditionele kunstenaars die toevallig ook programmeren. Echte algoritmische kunst leidt dus tot een zeer abstract niveau van beschouwing: de esthetische reflectie gaat niet over de concrete output, maar over het computationele proces, en over de theorie die daardoor geïmplementeerd wordt. Zo wordt alsnog de droom gerealiseerd van de conceptkunstenaars uit de jaren zestig, die streefden naar een zuiver mentale kunstvorm die alleen nog maar over ideeën gaat. Toeval en ruis Het is niet moeilijk om een programma te schrijven dat strikt toevallige beelden genereert: kies simpelweg voor elk pixel een willekeurige kleur. Deze methode levert beelden op die weliswaar allemaal verschillend zijn, maar die voor de menselijke waarnemer toch vooral sprekend op elkaar lijken. Volgens de kansrekening zullen alle mogelijke plaatjes zo ooit opduiken, maar volgens diezelfde kansrekening duurt het langer dan de levensduur van het universum voor we überhaupt iets herkenbaars te zien krijgen. De verzameling herkenbare plaatjes vormt hooguit een druppel in een zee van beelden die er allemaal uitzien als vrijwel identieke ruis. Om interessantere beeldreeksen te krijgen, moeten algoritmes gebaseerd zijn op een analyse van de structuren en patronen die aan vormen ten grondslag liggen, en op inzicht in de wijze waarop de menselijke waarneming deze structuren herkent en ervaart. Om beelden in een bepaalde stijl te genereren, is een analyse in termen van gekleurde pixels dus niet toereikend. De beelden moeten gekarakteriseerd worden in termen van vormen (lijnen, vlakken, volumes), eigenschappen (kleur, textuur) en relaties (spiegeling, herhaling, vervorming, verkleuring). Aanknopingspunten hiervoor vinden we bij de pioniers van de abstracte kunst, maar ook bij verschillende takken van wetenschap en technologie. We kunnen globaal twee methodes onderscheiden. In de linguïstisch geïnspireerde top­downbenaderingen gebruikt men expliciete representaties van de ‘zinvolle’ structuren. In de fysisch geïnspireerde bottom­upbenaderingen programmeert men interactieprocessen tussen zeer eenvoudige basiselementen, en dan blijkt dat daaruit vaak op onverwachte manieren complexe structuren kunnen ontstaan. Beeldgrammatica’s Veel beeldgeneratie­algoritmes zijn linguïstisch geïnspireerd. Ze gebruiken een ‘grammatica’ van een visuele taal, naar het voorbeeld van de grammatica’s uit de Chomskyaanse taalkunde. Een taal als het Nederlands bestaat uit een eindig aantal woorden die volgens een eindig aantal grammaticale regels tot een oneindig aantal betekenisvolle zinnen aaneengeregen kunnen worden. Hoe dit werkt en hoe je op basis van een dergelijke analyse taaluitingen kunt begrijpen en produceren, wordt onderzocht in de computerlinguïstiek. Hierbij is voldoende vooruitgang geboekt om eens te onderzoeken of een dergelijke aanpak ook niet op beeldtalen toegepast kan worden. Een linguïstische benadering van het visuele is echter allerminst vanzelfsprekend. De universele basiselementen van het beeld zijn moeilijker vast te stellen dan de woorden van de taal. En de Euclidische ruimte is complexer dan de lineaire reeksen van discrete elementen waaruit de zinnen van de taal zijn opgebouwd. Als we ons beperken tot de specifieke stijl van een consequente schilder, is het vaak wat makkelijker om de basiselementen en operaties te definiëren. De shape­grammars van George Stiny en James Gips zijn daarom onder meer toegepast voor het simuleren van constructivistische schilderstijlen. Ook het werk van Kandinsky en Mirò is met dit soort methodes nagebootst. Grammatica’s voor bestaande kunststijlen zijn nuttig als hulpmiddelen bij de kunsthistorische analyse ­ al was het maar omdat het informatief is te zien waar ze tekortschieten. Maar vanuit artistiek standpunt is het interessanter computerprogramma’s te ontwikkelen met een nieuwe, eigen stijl. Een van de eersten die dat gedaan heeft is Harold Cohen, die gerekend moet worden tot de ‘symbolische’ stroming binnen de Kunstmatige Intelligentie. Zijn programma Aaron is een van de weinige interessante algoritmes op het gebied van de figuratieve kunst. Het modelleert hoe mensen, dieren, planten, bomen en interieurs in elkaar zitten, en houdt redeneringen over hoe zulke dingen dan op een plat vlak kunnen worden afgebeeld. Cohen benadrukt graag dat zo’n afbeelding niet in één klap tot stand komt, maar dat Aaron op een ‘menselijke’ manier tekent, als een iteratief, teruggekoppeld proces. In het landschap van de computerkunst neemt Harold Cohen een unieke plaats in. De meeste van zijn collega’s houden zich verre van zulke zinspelingen op de kunstenaarspsychologie. Toch is enige interesse in de psychologie van de menselijke waarnemer haast onvermijdelijk. Besef van de menselijke perceptie is nodig om zinnig om te gaan met beeldstructuur. Algoritmische kunst is daardoor vanzelf ook experimenteel onderzoek, dat aansluit bij de pogingen van de Gestalt­psychologen uit de vroeg­twintigste eeuw om regels te formuleren over de manier waarop mensen structuur in een beeld waarnemen. Voor effectieve algoritmische kunstgeneratie is een nadere mathematische uitwerking van zulke regels noodzakelijk. Een algoritme dat beelden in een specifieke stijl genereert, heeft iets willekeurigs. Het verschil met een algoritme dat een enkelvoudig schilderij produceert is in zekere zin slechts kwantitatief, zeker voor een beschouwer die geen zin heeft om zich in de code of de onderliggende theorie te verdiepen. Interessanter wordt het als we ook de ruimte van mogelijke stijlen in kaart zouden brengen, en ook de stijl van een beeld ‘at random’ kunnen kiezen. Dan wordt de output van het algoritme echt onvoorspelbaar, want de ruimte van alle mogelijke stijlen (inclusief hun mutaties, interpolaties en extrapolaties) is voor een mens dan niet meer te overzien. Zo ontstaat een prikkelende onderzoeksuitdaging: ontwikkel een allesomvattende metastijl, een ‘style to end all styles’. Een daarop gebaseerd algoritme kan dan willekeurige stijlen genereren, en binnen die stijlen weer willekeurige beelden. De ontwikkeling van zo’n allesomvattend meta­algoritme is op z’n minst een langetermijnproject, en misschien zelfs principieel onvoltooibaar. Belangrijke stappen in deze richting zijn echter zeker te zetten, en voor een klein deel ook al gezet. (De verschillende versies van het beeldgeneratieprogramma ‘Artificial’, van het Institute of Artificial Art Amsterdam, vertonen een relatief grote variëteit en stijlloosheid in hun beelden.) Berglandschappen De bottom­upbenadering van de algoritmische kunst vindt haar inspiratie in technieken uit de natuurwetenschappen en de zuivere wiskunde. Men laat onverwachte vormen spontaan ontstaan (emergeren) uit relatief eenvoudig gedefinieerde mathematische processen. Bekende voorbeelden zijn de functie­iteraties in het complexe vlak van Benoît Mandelbrot (de Julia­set en de Mandelbrot­set) en het door zijn leermeester Paul Lévy ontworpen algoritme voor berglandschappen. Ook de cellulaire automaten, bekend van John Conway’s Game of Life, nodigen uit tot artistieke toepassing. Het Amsterdamse kunstenaarsduo Erwin Driessens & Maria Verstappen heeft een spectaculair dynamisch landschap geprogrammeerd door middel van cellulaire automaten waarvan de cellen zich voortdurend splitsen (‘Ima Traveller’); ook hebben ze een proces geïmplementeerd dat representaties genereert van driedimensionale cellulaire sculpturen. Zeer natuurlijk ogende structuren kunnen gegenereerd worden met behulp van de plantengroeimodellen van Aristid Lindenmayer. Het bekendste leerboek over diens L­Systems heet niet voor niets ‘The Algorithmic Beauty of Plants’. Andere biologisch geïnspireerde methodes in de sfeer van Artificial Life hebben betrekking op het modelleren van vogelzwermen (de ‘boids’ van Craig Reynolds) en het inzetten van gesimuleerde evolutieprocessen. Karl Sims heeft door middel van zulke genetische algoritmes verrassende kunstmatige diersoorten ontwikkeld. Constructief Veel beeldgeneratie­algoritmes hebben een constructief karakter: beelden worden stap voor stap opgebouwd uit samenstellende elementen of ontwikkelen zich door middel van groei­ of kristallisatieprocessen. Daarom kiezen veel algoritmische kunstenaars ervoor om niet slechts het eindresultaat te laten zien, maar het hele generatieproces, met alle tussenresultaten. Het tonen van gedrag en beweging kan ook een doel op zichzelf zijn. Kinetische kunstenaars zoals Jochem van der Spek zetten de traditie van de bewegende sculpturen van Calder en Tinguely met digitale middelen voort. Zij maken algoritmes die een ‘wereld’ simuleren waarin bepaalde bewegingswetten gelden. De beschouwer observeert wat er in die artificiële wereld gebeurt en ziet hoe eenvoudige randvoorwaarden leiden tot complexe emergerende structuren. Interactieve kunst maakt parameters van het systeem extern bestuurbaar en laat de beschouwer zo in deze gesimuleerde processen ingrijpen. Het kinetisch constructivisme van Peter Luyning, begeleid door minimale elektronische geluiden, is bedienbaar via de muis. De sierlijke digitale action painting van Golan Levin behoort technisch gezien tot hetzelfde kunstgenre, maar oogt en klinkt heel anders. Een interactief algoritmisch kunstwerk kan er ook uitzien als een softwaretool. Leuke voorbeelden zijn Auto­Illustrator en Autoshop van de Britse kunstenaar Adrian Ward; dit zijn parodieën op Adobe Illustrator en Photoshop, die zich soms zeer eigenwijs gedragen en waar allerlei grapjes in verstopt zitten. Anoniem collectief Mede omdat de fotografie een efficiëntere en accuratere methode bleek om afbeeldingen van de visuele werkelijkheid te construeren, is een belangrijk deel van de moderne schilderkunst zich op abstracte structuren gaan concentreren. En juist voor die tak van de beeldende kunst heeft de digitale computer dramatische gevolgen. Want het onderzoek naar abstracte vormtalen kan nu veel effectiever gebeuren dan voorheen: door het ontwikkelen van beeldgeneratie­algoritmes, in plaats van het één voor één bedenken van afzonderlijke kunstwerken. Het voordeel daarvan is niet zozeer dat de beelden sneller gemaakt worden, maar vooral dat er veel meer variatie zal ontstaan. De meeste kunstenaars maken werken die erg veel lijken op die van hun leermeesters of collega’s. Wat we in de musea te zien krijgen, is daarom nodeloos beperkt. De algoritmische benadering zal een stroomversnelling creëren. In een flits krijgen we niet alleen individuele werken te zien, maar hele oeuvres, stijlen en scholen, uit bestaanbare en uit onbestaanbare virtuele kunstgeschiedenissen. Er zijn ook belangrijke praktische consequenties, die het verschil tussen museumkunst en populaire cultuur verder zullen ondergraven. Algoritmische kunst is uit de aard van de zaak geschikt voor massaproductie en massaconsumptie. Als de software eenmaal geschreven is, zijn de reproductie­ en distributiekosten verwaarloosbaar. Beelden en beeldgenererende programma’s kunnen via internet verspreid worden en op iedere pc worden getoond en uitgevoerd. Het kost niets om het programma nog eens te laten draaien, en een nieuw werk kost net zo weinig als een kopie van een bestaand werk. De interpretatie van het kunstwerk wordt bovendien losgekoppeld van romantische anekdotes omtrent de maker. De maker is een ‘artificiële kunstenaar’, een vaak anoniem collectief dat zich richt op theorievorming en technologische ontwikkeling, en niet op persoonlijke expressie. Er ontstaat zo een nieuwe kunstvorm, die zeker zoveel gemeen heeft met de middeleeuwse kathedralenbouw als met de huidige museumkunst. Jos de Bruin en Remko Scha zijn beiden verbonden aan het Institute of Artificial Art Amsterdam en de Universiteit van Amsterdam. Het Institute of Artificial Art Amsterdam is een organisatie waarin onderzoekers, kunstenaars en vooral veel machines gezamenlijk werken aan de algoritmische productie van beeldende kunst, muziek, theater, architectuur en vormgeving (zie www.iaaa.nl). De illustraties zijn gemaakt door Remko Scha en Boele Klopman met behulp van het programma ‘Artificial’. Dit programma beschikt over een uitgebreid repertoire aan beeldgeneratieprocedures, ordeningsprincipes en transformatieoperaties. Het maakt daaruit telkens weer toevallige keuzes.