Matthew Ritchie con Jason Rosenfeld

La mostra di Matthew Ritchie, A Garden in the Machine, è presso James Cohan al 48 Walker Street fino al 15 ottobre. Comprende due serie di dipinti realizzati l'anno scorso, una serie di dieci disegni correlati, ciascuno intitolato Leaves, una grande scultura e un film. L'importante rassegna sulla carriera dell'artista, A Garden in the Flood, curata da Mark Scala, verrà inaugurata l'11 novembre al Frist Art Museum di Nashville, Tennessee. Comprenderà anche una collaborazione con la compositrice Hanna Benn e i Fisk Jubilee Singers, con la direzione del loro leader recentemente scomparso, il dottor Paul T. Kwami. Questa è la prima mostra personale di Ritchie alla galleria.

Jason Rosenfeld (ferrovia):Puoi spiegarci cosa sta succedendo in questi nuovi dipinti, il processo e la questione dell'arte assistita dall'intelligenza artificiale e del sovvertimento dell'intelligenza artificiale?

Matteo Ritchie: Questi erano una propaggine del lavoro attraverso COVID. Ho iniziato il processo al MIT tre anni fa, dove ero artista residente presso il Center for Art, Science & Technology proprio prima e durante COVID. Stavo lavorando con la dottoressa Sarah Schwettmann, programmatrice, ricercatrice e scienziata cognitiva. È stata invitata a partecipare a una collaborazione con il MIT, Microsoft e il Met. Il Met è arrivato e ha detto: "Quindi stiamo rilasciando le immagini che abbiamo raccolto al mondo per uso gratuito, e vogliamo che voi ragazzi capiate cosa dovrebbe fare, e Microsoft fornirà la potenza di calcolo". Successivamente, il Met ha organizzato alcuni eventi chiamati saloni digitali, ma è stato all’Hackathon che ho visto per la prima volta una sorta di apprendimento automatico, chiamato reti generative avversarie o GAN. Uno dei programmi nel GAN ​​è chiamato generatore e l'altro è chiamato discriminatore. Basandosi su un database, il generatore crea milioni e milioni di potenziali immagini e il discriminatore sceglie tra queste. Sono antagonisti tra loro, ma cercano comunque di creare, o convergere, su un'immagine completamente nuova basata su qualunque dato sia stato loro fornito.

Sbarra: Non si piacciono. Ma il discriminatore si fa l'ultima risata?

Richie: Sì, il discriminatore ride per ultimo, così tragicamente vero per la nostra società. [Risate] Un nuovo tipo di GAN, chiamato StyleGAN, era appena stato reso disponibile nel 2019, e un programmatore chiamato Mark Hamilton ha gestito l'intera collezione del Met e ha creato questo tipo di sciocchezze accattivanti. Sarah lo ha definito un "video sfocato". Perché l'arte non si somma come i volti. Se gli dai 500.000 opere d'arte, il GAN ​​non potrà realizzare nessuna nuova opera d'arte. Il software cerca di risolvere l'arte. E non può, quindi invece hai visto questa cosa trasformarsi in quella che potrebbe essere una collana, forse ora è una moneta, ora è un dipinto. Aspetta, è un cappello! È una nave! È un pezzo di cotta di maglia! Per la prima volta nella mia vita ho avuto la sensazione di intravedere un equivalente visivo di ciò che pensiamo possa essere l'intelligenza artificiale. Non è così, ma ho sentito che era la prima volta che potevo vedere la mente di una macchina.

Sbarra:GAN non è stato sviluppato per le immagini?

Richie:Non originariamente, ma StyleGAN lo era.

Sbarra:Quindi, la domanda originale per cosa era?

Richie: Penso che il suo utilizzo iniziale sia stato quello di cercare di capire se le reti possono imparare ad allenarsi da sole, ma ovviamente l'apprendimento dipende dalla categorizzazione di cosa imparare, dell'argomento in qualche modo. Quindi StyleGAN si è formato sui volti umani e ha imparato a creare più volti. L'idea era che se dai loro un milione di volti, possono crearti un milione di volti in più.

Sbarra:Sintetizza il materiale e produce qualcosa, immagino si possa dire originale.

Richie: È una versione media di tutte le cose che sono lì dentro. Un sito web chiamato thispersondoesnotexist.com è un primo esempio. Crea un volto nuovo, un volto nuovo e un volto nuovo, e sembrano tutti persone reali. È pazzesco. Ora gli annunci che potresti vedere in metropolitana non saranno persone reali. Non sarà un servizio fotografico. Non ne hanno più bisogno, il che è abbastanza spaventoso. Questo è ciò che conoscevo come GAN. E, naturalmente, ciò che la gente faceva davvero con loro era creare mashup di celebrità. Quindi, quando li ho visti applicati all'arte al MIT, non hanno funzionato, ma c'è stata una frazione di secondo in cui ho pensato: "Quello. Ecco. È successo davanti a me. L'ho visto". E poi si è dissolto in questa nebbia. Mi sono fatto regalare dal programmatore il video che aveva realizzato con quella formazione di immagini e per un anno ho cercato di capire come farlo funzionare, finché Sarah non mi ha impostato lo stesso codice. È tutto apertamente disponibile e gratuito su GitHub, ma ora ci sono anche piattaforme a pagamento. Ha in un certo senso creato una piattaforma per me, che è davvero ciò che mi ha permesso di realizzare Caudex (2022), un film sull'apprendimento automatico nel retro dello spettacolo. Ovviamente ho realizzato molte animazioni e film come parte di performance, quindi mi è sempre piaciuta l'idea che non stai realmente facendo un film. È più simile a machinima, un'animazione procedurale. Stai facendo riferimento a un blocco di codice, piuttosto che a una narrazione. Ma con il GAN ​​puoi addestrare il discriminatore. Puoi dire "Mi piace" e scegliere cosa gli piace. Poi i due lavorano duro insieme. Soprattutto durante l'esilio interno del COVID, ho cominciato a sentire che stavo conversando con questa cosa, perché avrebbe compiuto tutti questi bellissimi sforzi per accontentarmi, la maggior parte dei quali fallivano. Quindi era un po’ come dipingere o insegnare in una scuola d’arte. [Risata]