Автор: Денис Аветисян
Новая статья исследует концепцию ‘Рекурсивизма’ как художественной парадигмы, описывающей искусство, способное к самомодификации и эволюции в эпоху искусственного интеллекта.
Рекурсивизм рассматривается как практика, в которой системы не просто повторяют процессы, но и фундаментально трансформируются посредством собственных механизмов.
Несмотря на устоявшиеся подходы к анализу генеративного искусства и кибернетических систем, современное искусство, особенно в эпоху искусственного интеллекта, требует новых концептуальных рамок. В статье ‘Recursivism: An Artistic Paradigm for Self-Transforming Art in the Age of AI‘ предложена концепция рекурсивизма, описывающая практики, в которых системы не просто итерируют, но и способны к самомодификации посредством собственных результатов. Предлагаемая аналитическая шкала, включающая уровни от простой итерации до мета-рекурсии, позволяет отделить вариации в рамках фиксированных правил от подлинного изменения самих правил. Каковы эстетические и этические последствия появления самомодифицирующихся художественных систем и как рекурсивизм может углубить наше понимание эволюции художественных практик?
От линейного к рекурсивному: за пределами традиционного творчества
Традиционное искусство, как правило, разворачивается по линейной схеме: от первоначальной задумки к конечному результату. Этот подход, хотя и проверенный временем, зачастую ограничивает возможности для итеративного самоизменения произведения. Художник формулирует идею, воплощает её в жизнь, и процесс на этом завершается. В отличие от этого, некоторые современные практики исследуют возможность включения процесса создания как неотъемлемой части самого произведения. Линейность предполагает фиксированную цель, в то время как произведения, созданные по принципу итеративной модификации, могут эволюционировать и меняться даже после завершения первоначального этапа работы, открывая новые уровни сложности и непредсказуемости. Такой подход позволяет произведению существовать не как статичный объект, а как динамическую систему, способную к саморазвитию и адаптации.
Предлагается концепция “Рекурсивизма” — художественной практики, в которой сам процесс создания становится рефлексивной частью произведения. В отличие от традиционного искусства, где результат является финальной точкой, рекурсивный подход подразумевает, что произведение постоянно модифицируется под влиянием собственной эволюции. Это означает, что каждая стадия создания влияет на последующие, формируя сложную систему обратной связи, где произведение не просто отражает замысел автора, но и активно участвует в своём собственном формировании. Такой подход открывает новые возможности для экспериментов с формой, содержанием и смыслом, позволяя произведению развиваться органично и непредсказуемо, становясь не статичным объектом, а динамической системой.
Переход от создания статичных результатов к динамическим системам требует переосмысления существующих генеративных методов. Традиционные алгоритмы, ориентированные на получение конечного продукта, оказываются недостаточно эффективными при работе с процессами, которые постоянно изменяются и самомодифицируются. Необходимо разрабатывать новые подходы, способные учитывать и использовать внутреннюю динамику системы, позволяя ей эволюционировать и генерировать непредсказуемые, но при этом осмысленные результаты. Это предполагает отказ от жестко заданных параметров и переход к системам, где правила и логика формируются в процессе работы, а само творчество становится частью генеративного процесса. Подобный подход открывает возможности для создания произведений, которые не просто существуют, но и развиваются, адаптируются и взаимодействуют с окружающей средой.
Понимание рекурсивизма в искусстве неразрывно связано с осознанием ключевой роли обратных связей в творческих системах. В отличие от традиционного линейного подхода, где результат создания отделен от процесса, рекурсивное искусство интегрирует самомодификацию как неотъемлемую часть произведения. Это означает, что каждое действие, каждое изменение в процессе создания влияет на последующие шаги, формируя сложную сеть взаимосвязанных решений. Такие обратные связи могут быть как прямыми — немедленным отражением изменений в визуальной или звуковой форме — так и опосредованными, проявляясь через алгоритмические правила или взаимодействие с внешней средой. Именно эта динамическая система, где выход является входом для следующей итерации, позволяет произведению эволюционировать и самоорганизовываться, создавая не просто статический объект, а постоянно меняющуюся, живую структуру.
Шкала рекурсивной глубины: от итерации к мета-рекурсии
Предлагаемая нами схема “От Итерации к Мета-Рекурсии” представляет собой таксономию для анализа рекурсивных художественных процессов, формализованную в виде 5-уровневой шкалы самомодификации. Каждый уровень характеризуется степенью изменения, вносимого в процесс генерации: от незначительных уточнений в рамках существующего подхода до фундаментальных сдвигов в самом правиле генерации. Шкала позволяет классифицировать и оценивать различные стратегии рекурсивного творчества, определяя их сложность и потенциал для создания инновационных результатов. Уровни шкалы последовательно отражают возрастающую степень самомодификации, от простых итераций до глубокой мета-рекурсии, что позволяет структурировать понимание рекурсивных процессов в искусстве.
В контексте рекурсивных художественных процессов, внутренняя рекурсия (Internal Recursion) предполагает последовательное улучшение и детализацию существующих подходов и параметров генерации, не затрагивая фундаментальные правила. В отличие от нее, мета-рекурсия (Meta-Recursion) представляет собой изменение самих правил генерации, то есть модификацию алгоритма, лежащего в основе процесса. Это приводит к качественным скачкам в творческом процессе, а не к постепенной оптимизации. Внутренняя рекурсия оперирует внутри установленных границ, а мета-рекурсия определяет эти границы заново.
Предложенная шкала рекурсивной глубины позволяет художникам осознанно использовать рекурсию для создания более сложных и инновационных работ. Оценивая процессы самомодификации по пяти уровням, от внутренней рекурсии (уточнение существующих подходов) до мета-рекурсии (изменение самого генеративного правила), можно целенаправленно управлять сложностью и непредсказуемостью результатов. Понимание и количественная оценка свойств рекурсивных систем — памяти (μ≈sim(On, On+1)), эволюционируемости (ρ≈Δrule), и рефлексивности (R≈obs(rule→O)) — предоставляет инструменты для проектирования рекурсивных процессов, ориентированных на конкретные художественные цели и выходные данные.
Ключевыми характеристиками рекурсивных систем, определяющими их потенциал, являются память (μ), эволюционируемость (ρ) и рефлексивность (RR). Память (μ) количественно оценивается как степень сходства между состояниями системы на последовательных итерациях, выраженная формулой μ≈sim(On, On+1), где On и On+1 представляют собой состояния на n-й и (n+1)-й итерациях соответственно. Эволюционируемость (ρ) измеряет величину изменения в генеративном правиле, обозначаемую как ρ≈Δrule. Рефлексивность (RR) отражает способность системы наблюдать и реагировать на собственные правила, приводящие к формированию результата (O), что выражается как R≈obs(rule→O). Понимание и количественная оценка этих параметров позволяют более эффективно использовать рекурсивные процессы в искусстве и дизайне.
Вычислительные инструменты для рекурсивного искусства
Искусственный интеллект, в частности методы генетических алгоритмов и генеративно-состязательных сетей (GAN), предоставляют эффективные инструменты для реализации рекурсивных художественных процессов. Генетические алгоритмы позволяют создавать изображения или другие произведения искусства путем итеративного улучшения популяции решений, основанного на заданных критериях оценки. GAN, состоящие из генератора и дискриминатора, способны создавать новые произведения, имитирующие стиль и характеристики обучающего набора данных. Рекурсивное применение этих методов позволяет создавать системы, в которых выход одного процесса становится входом для следующего, что приводит к генерации сложных и саморазвивающихся художественных структур. Эти инструменты автоматизируют этапы проектирования и позволяют исследовать неограниченное количество вариаций, выходя за рамки традиционных художественных техник.
Автоматизированное исследование широкого пространства вариантов дизайна, обеспечиваемое такими методами, как генетические алгоритмы и генеративно-состязательные сети (GAN), позволяет создавать произведения, которые сложно или невозможно получить традиционными способами. Эти алгоритмы, путем итеративного изменения параметров и оценки полученных результатов, способны находить решения, выходящие за рамки изначально заданных критериев и ожиданий художника. Эффективность исследования пространства вариантов обусловлена возможностью параллельного анализа множества комбинаций, что значительно ускоряет процесс генерации новых и инновационных форм и структур. В результате, алгоритмы могут выявлять неочевидные закономерности и создавать произведения с неожиданными и уникальными характеристиками.
Машина Дарвина-Гёделя представляет собой теоретическую систему, объединяющую принципы самореференции и эволюционного поиска. В её основе лежит идея создания алгоритма, способного генерировать и модифицировать собственную программу, используя механизмы, аналогичные естественному отбору. Это позволяет системе исследовать пространство возможностей рекурсивных структур на более глубоком уровне, выходя за рамки традиционной мета-рекурсии, где рекурсия применяется к структурам данных, а не к самому алгоритму. Ключевым аспектом является возможность самомодификации кода, что потенциально позволяет системе развивать и оптимизировать свои рекурсивные процессы без внешнего вмешательства, создавая сложные и непредсказуемые художественные произведения.
Использование вычислительных инструментов, таких как генетические алгоритмы и генеративно-состязательные сети (GAN), позволяет художникам создавать системы, способные к самообучению и эволюции в процессе генерации произведений искусства. Эти системы, в отличие от традиционных алгоритмов, не просто выполняют заданный набор инструкций, но и адаптируются к результатам своей работы, изменяя параметры генерации для достижения новых, неожиданных результатов. Процесс обучения может происходить посредством обратной связи от художника, автоматической оценки эстетических характеристик или взаимодействия с внешней средой, что позволяет системе непрерывно совершенствовать свои навыки и создавать всё более сложные и оригинальные произведения. Такой подход открывает возможности для создания «живых» художественных систем, способных к автономному развитию и генерации бесконечного потока уникальных творений.
Последствия для вычислительной эстетики
Рекурсивизм требует переосмысления традиционных эстетических критериев, смещая акцент с оценки статических свойств произведения на изучение динамики самой системы, её порождающей. Вместо анализа конечного результата, внимание сосредотачивается на процессах, лежащих в основе творчества — на алгоритмах, взаимодействиях и обратных связях, формирующих художественное выражение. Такой подход предполагает, что ценность произведения определяется не только его визуальными или звуковыми характеристиками, но и сложностью, адаптивностью и эволюцией внутренней системы. Оценка перестает быть статичным суждением о конечном объекте и превращается в исследование процесса его возникновения, подчеркивая важность понимания внутренних механизмов, определяющих художественную ценность и уникальность произведения, созданного посредством рекурсивных процессов.
Исследование вычислительной эстетики требует интеграции принципов кибернетики и обратных связей для понимания того, как возникает смысл в рекурсивных процессах. В основе этого подхода лежит идея о том, что эстетическая ценность произведения не определяется его статичными характеристиками, а формируется в динамике взаимодействия между системой и её окружением. Рекурсивные алгоритмы, действующие в цикле обратной связи, создают сложные паттерны и структуры, которые могут интерпретироваться как осмысленные. Подобно тому, как живые организмы адаптируются к среде через механизмы саморегуляции, вычислительные системы, использующие обратные связи, способны генерировать произведения искусства, отражающие их внутреннюю динамику и взаимодействие с внешними стимулами. Понимание этих процессов позволяет выйти за рамки традиционных критериев оценки и открыть новые возможности для создания саморазвивающегося и адаптивного искусства.
Новый подход в вычислительной эстетике открывает беспрецедентные возможности для художественного самовыражения. Использование рекурсивных процессов позволяет создавать произведения искусства, которые не являются статичными объектами, а скорее — динамическими системами, способными к генерации, адаптации и даже проявлению элементов самосознания. Такое искусство выходит за рамки традиционного представления о творчестве, где художник полностью контролирует результат. Вместо этого, создаются алгоритмы и системы, которые самостоятельно развиваются и эволюционируют, порождая уникальные и непредсказуемые произведения. Возможность запрограммировать способность к обучению и реагированию на внешние факторы наделяет эти работы потенциалом к интерактивности и формированию глубокой связи со зрителем, стирая границы между создателем и потребителем искусства.
Принятие рекурсивизма в качестве основополагающего принципа открывает беспрецедентные возможности для развития вычислительной креативности. Этот подход позволяет выйти за рамки традиционных алгоритмов, генерирующих статичные объекты, и перейти к созданию систем, способных к саморазвитию и адаптации. Исследования показывают, что рекурсивные процессы, имитирующие принципы самоорганизации в природе, приводят к возникновению неожиданных и сложных структур, обладающих эстетической ценностью. В результате, появляется возможность конструировать произведения искусства, которые не просто воспроизводят заданные параметры, а активно участвуют в процессе творчества, генерируя новые формы и смыслы, тем самым открывая новые горизонты художественной инновации и предоставляя инструменты для создания по-настоящему живых и динамичных произведений.
Исследование феномена рекурсивизма в искусстве требует предельной ясности. Автор, подобно хирургу, отделяет суть явления от наносных абстракций. Самомодифицирующиеся системы, лежащие в основе рекурсивизма, напоминают о фундаментальной простоте математических принципов. В связи с этим, уместно вспомнить слова Карла Фридриха Гаусса: «Я не знаю, как мир устроен, но думаю, что он очень прост». Эта простота проявляется в способности систем к самовоспроизведению и трансформации, что является ключевым аспектом концепции рекурсивного искусства и его потенциала в эпоху искусственного интеллекта. Подобно тому, как Гаусс стремился к элегантности в математике, автор стремится к ясности в понимании этого нового художественного парадигмы.
Что дальше?
Предложенная концепция рекурсивизма, как представляется, лишь обозначает горизонт, а не исчерпывает его. Основная сложность заключается не в констатации самомодифицирующихся систем, но в разработке адекватного методологического аппарата для их анализа. Текущие инструменты, ориентированные на статические объекты, оказываются недостаточно чувствительными к динамике, порождаемой самим процессом. Необходимо переосмысление критериев оценки, смещение акцента с результата на процесс, с объекта на систему отношений.
Особое внимание требует вопрос о границах рекурсивной системы. Где заканчивается самомодификация и начинается эмерджентность качественно нового? Рассмотрение мета-рекурсии, безусловно, является шагом в верном направлении, однако требует углубленного исследования феномена самореференции и ее влияния на структуру и поведение системы. Не исключено, что граница, в привычном понимании, попросту отсутствует, и мы имеем дело с бесконечным процессом трансформации.
В конечном счете, ценность предложенной концепции, возможно, заключается не в создании новой научной дисциплины, а в постановке неудобных вопросов. Искусство, как и наука, должно стремиться к ясности, а не к усложнению. Задача исследователя — не заполнить пробелы в знаниях, а осознать их неизбежность.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.14401.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Сердце музыки: открытые модели для создания композиций
- Эмоциональный отпечаток: Как мы научили ИИ читать душу (и почему рейтинги вам врут)
- Почему ваш Steam — патологический лжец, и как мы научили компьютер читать между строк
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- LLM: математика — предел возможностей.
- Волны звука под контролем нейросети: моделирование и инверсия в вязкоупругой среде
- Динамическая теория поля в реальном времени: путь к квантовым вычислениям
2026-01-23 02:23