Содержание
(0) Концепция (1) Машинное зрение и новая визуальность (2) Машина документалист (3) Виртуальные пространства (4) Машинное видение в брендинге и социальных медиа (5) Заключение (6) Источники
(0) Концепция
Технические системы сегодня производят особые режимы оптики, которые перестраивают сам механизм видения.
Харун Фароки, Андрей Ужица. Видеограммы революции (Videograms of a Revolution). Кадр из фильма. 1992
Камера, алгоритм, интерфейс и сеть работают как единая среда, в которой визуальное больше не принадлежит человеческому наблюдателю. Именно этот сдвиг исчезновения человеческого взгляда как основы визуальности определяет исходную точку исследования. В нём рассматривается не то, как человек смотрит на мир через технологию, а то, как технологии формируют мир, в котором человеку предлагается быть увиденным. Такая позиция позволяет избежать привычных сюжетов о "вмешательстве" машин в зрение и перейти к анализу машинной визуальности как автономной системы, у которой собственные аспекты.
Обоснование выбора темы вытекает из того, что машинное зрение стало инфраструктурой современности, оно стало фиксировать, сортировать, генерировать, оценивать и классифицировать всё, что может быть превращено в данные. Вместо того, чтобы созерцать, это зрение оперирует. Поэтому исследование сосредоточено на тех ситуациях, где машина является самим производителем визуального знания и где искусственный взгляд определяет значимость и циркуляцию образов.
В таких условиях важно понять, как «машинный взгляд» меняет саму природу визуального опыта и медиареальности.
Центром отбора визуального материала стало выявление этих точек автономии. В исследование включаются изображения, созданные машиной или функционирующие в режимах, где человеческое участие минимизировано. Такой материал позволяет увидеть, как техническое зрение строит собственные правила, которые не совпадают с человеческими критериями композиции, смыслообразования или документальности.
Структура исследования следует траектории развертывания этой новой визуальности. Сначала фиксируется общий принцип машинного зрения, где оно выступает как режим, заменяющий человеческие оптики. Далее рассматривается машина как документалист, который вместо фиксации события конструирует его как корпоративный, политический или цифровой факт. Затем исследование переходит к виртуальным пространствам, где изображение как бы освобождено от физической реальности и существует в качестве симуляции датасета. Конечный раздел посвящён тому, как алгоритмы формируют новые стандарты визуальности в брендинге и социальных медиа. Визуальный материал показывает, как машинное зрение задаёт нормы стиля, превращая визуальное в управляемый интерфейс идентичности. Такая рубрикация выстраивает исследование как движение от фундаментального к прикладному, от технического аппарата к его культурным следствиям.
Выбор текстовых источников основан на их способности раскрывать технологическую структуру изображения в контексте машинного видения. Приоритет отдаётся работам, объясняющим визуальные данные как результат вычислительных процессов и алгоритмов. Основным критерием выступает внимание к материальной и цифровой природе визуального. Исследование рассматривает изображение как функцию вычислительных операций.
Ключевой вопрос: как машинное зрение формирует визуальность после человека и какие новые формы восприятия оно создаёт?
Гипотеза заключается в том, что машинное видение формирует новую визуальность, где изображение не отражает реальность, а создаёт её условия, в которых может регулировать доступность фигур, определять, что считается документом, задавать правила узнавания и формировать идеи цифровой идентичности. В этой системе изображение становится частью алгоритма. Машинное зрение тем самым становится новой формой власти, которая действует не репрессивно, а конструктивно, создавая визуальные среды, в которых и машина, и человек существуют как элементы одного и того же технического поля.
(1) Машинное зрение и новая визуальность
Тревор Паглен. «They Took the Faces». 2019
Уместно начать с художников, которые радикально переосмыслили использование машинного обучения и вместо тренировки систем для привычных людям задач, таких как распознавания лиц, мониторинга, предиктивного контроля, они обращают алгоритмы к созданию принципиально новых, ранее не существовавших изображений. В их работах машина перестаёт быть инструментом наблюдения и превращается в самостоятельный генератор визуальности, раскрывающий собственные, изменённые состояния видения.
Тревор Паглен. «From ‘Apple’ to ‘Anomaly’». Сен 2019 — Фев 2020
Тревор Паглен начинает исследовать, на чем именно построен машинный взгляд, он опирается на мысль, что сегодня мы живём в эпоху, где большую часть изображений смотрит не человек, а алгоритм. И именно этот взгляд формирует новую оптику политических аспектов, контроля и знания, определяет повседневную жизнь, социальные структуры. С помощью онлайн-пространства он собирает в единое целое те самые источники, на которых строится разум машины.
По мнению автора, у машины есть собственная экология изображений, в которой существует порядок видимости и не видимости для человека, вместо простого нейтрального потока информации. Экспозиция Паглена делает этот невидимый мир видимым. Она показывает скрытую логику алгоритмов: как они смотрят, классифицируют, ошибаются, создают новую онтологию вещей, от «яблока» до «аномалии». Анализ онлайн-системы ImageNet демонстрирует, что эти технические системы унаследовали культурные предрассудки, стигмы и иерархии.
ImageNet Roulette становится частью широкого проекта по привлечению внимания к вещам, которые могут пойти не так, когда модели искусственного интеллекта обучаются на проблематичных, по мнению Паглена, учебных данных.
Тревор Паглен. CLOUD #735. 2019 // Тревор Паглен. CLOUD #135. 2019
В серии работ "Облака", Тревор показал, как различные алгоритмы компьютерного зрения видят облака. Если людям свойственно искать в них животных, людей, предметы, то "глаза машины" разбивают изображение на абстрактные структуры, выявляя ключевые точки, линии, круги и области. Алгоритмы упрощают и трансформируют информацию в набор простых символов, для нее это перестает быть природным объектом и становится массивом данных. Такой взгляд обнажает разрыв между человеческим восприятием, привязанным к культурным смыслам, и машинным, которое производит технический образ, сведенный до набора простых признаков.
Хито Штейерль. «This is the Future». Фев 11, 2023 — Июнь 18, 2023
Выставка Хито Штейерль "This is the Future" исследует, как нейросети становятся новой формой утопического воображения, предлагая альтернативные сценарии будущего в условиях социального, политического и климатического кризиса. Штейерль показывает, что машинное предсказание может создавать не только модели контроля и власти, но и модели заботы, предлагая «растения, способные исцелить настоящее» и формируя образ будущего, созданный потоком данных, вероятностей и вычислений.
Через цифрово-искажённый короткометражный фильм и серию видео-скульптур "Power Plants" выставка раскрывает древнее человеческое желание заглянуть вперёд, а также противоречивость этого стремления.
Hito & Holly // Machine Readable Hito. 2017 // Machine Readable Holly. 2018
Эти две работы представляют собой сборку из сотен портретов художницы Хито Штейерль и звуковой художницы-композиторки Холли Эрндон, пропущенных через разнообразные алгоритмы анализа лица. Под каждым изображением представлены вычисленные системой параметры — предполагаемый возраст, гендер, эмоциональное состояние, а также такие признаки, как наличие улыбки или растительности на лице. Работы демонстрируют, как машина классифицирует человеческий облик. Машинное видение здесь не отражает субъективное восприятие человека, а конструирует цифровую модель идентичности, где каждый портрет становится входными данными для вычислений и категоризаций. По сути, она сводит богатую визуальную информацию до ограниченного набора параметров.
Хито Штейерль. «How Not to Be Seen». 2013
Хито Штейерль в своей видео-работе «How Not to Be Seen» исследует процессы создания, распространения и воздействия образов на социальные структуры, называя их «конденсацией социальных сил». Используя пейзажи, фотокалибровые мишени и наложение цифровых слоев, она демонстрирует, как технологии наблюдения и цифровое перенасыщение делают людей объектами или даже самими образами.
Грегори Шатонский. «Terre Seconde». 2019
Инсталляция Грегори Шатонский "Terre Seconde" говорит о том, как искусственный интеллект создает собственное видение мира, построенное на миллионах человеческих изображений, но уже не принадлежащее человеку. Шатонский показывает, как машина, накопив интернет-данные, получает способ автоматически производить огромное количество реалистичных изображений, формируя «другую Землю», которая имеет гибридный, мутационный ландшафт.
