艺术作品

与混凝土对话＃02
2022

canvas, resin, pigment, acrylic paint

H530mm W455mm D50mm

本作品是一系列作品中的第一件，其主旨是探索艺术家Seitaro yamazaki作为有机体的肉体如何与各式各样介于电子数据的现代工具相互作用，以创造出意想不到的美。

在传统的艺术作品创作行为中，艺术家旨在正确创作出他想要的东西。举例来说，如果艺术家认为这么画最好，他便会磨练技术，积累经验，以便将其正确无误地表现出来。

然而，活用了深度学习AI的创作工具于近几年飞速发展，对这些工具来说，像这样传统的技术积累模式已不再适用。究其原因，是因为依据艺术家的输入而生成作品的这些AI，并不理解艺术家的想法。在不理解艺术家想法的情况下，它们依靠极大量的学习与数学模型，输出在统计学上最有可能与艺术家想法一致的作品。

但是，连接艺术家与AI的接口至今仍不完善，因此产生了无数人类意想不到的作品。

本系列作品将这种结构理解为SRK（Skills, Rules, Knowledge）框架中knowledge based level的不完善，这一框架是拉斯穆森（Jens Rasmussen, 1926-2018）将人为差错模型化的产物，并援引里森（James Reason, 1938-）提出的三种人为差错（mistake, lapse, slip）,将AI工具输出的意想不到的作品，认为是持有想法（knowledge）的艺术家与AI的接口不完善而导致的一种差错（slip），而非因误解想法而造成的人为差错“mistake”或不小心忘记什么而造成的”lapse”，通过将这一差错反馈给艺术家，会产生什么样子的意象不到的美呢？本系列作品便是在追求这种可能性。

在第一件作品中，艺术家把根据水墨画传统绘制的虚构植物拍摄下来，并使用3D建模工具“Geomagic Freeform”读取拍摄的二维数据，将墨水的浓淡转换成高度数据，再用粉末烧结建模（尼龙3D打印）输出。再给通过这一些步骤得到的3D模型上色，并按照原始水墨画的构图将其粘贴在画布上。

在这一过程中，Geomagic Freeform的程序在不理解艺术家想法的情况下处理数据，输出STL文件。另一方面，艺术家被迫用自己的感性与肉体二次加工掺杂了程序slip的成果，并完成最终的作品。

如此完成的作品，既表现了植物这一具象，由于中途通过不含意志的程序按数学与电子数据的方式来处理信息，因此又蕴含了某种抽象。