Jak jste při jejich tvorbě postupovali?
Nejdříve jsme museli zpracovat obsah, v té době neuspořádaného, digitálního archivu, který obsahoval nejen videa, ale i fotografie a textové dokumenty různého typu a od různých autorů. Zjistili jsme, že výhodou i nevýhodou digitálních médií je, že je až příliš snadné tvořit kopie. Takže jsme se vyrovnávali s velkou mírou duplicit a verzí různých videí. I v tom nám ale pomáhala spolupráce s kolegy z VUT, kteří automatizovaně vyhledali všechny soubory typu videí. Podle velikosti souboru jsem zase mohli odhadnout, která verze videa je delší, a tedy pravděpodobně úplnější. Z různých verzí videí jsme nakonec vybrali pokud možno úplné verze videí v nejlepší možné kvalitě, jež byly umístěny do databáze webu VasulkaLiveArchive.net.
Kromě toho jsme definovali kategorie vizuálních a zvukových motivů, které se neuronové sítě musely naučit. Vycházeli jsme přitom ze studia literatury o tvorbě Vašulkových a z vlastní analýzy videí. Využili jsme rovněž teoretické pojmy významných teoretiků umění videa – Petera Weibela a Rosalind Kraussové. Uživatelé webu mohou aplikovat základní pojmy jejich obecně uznávaných definic umění videa na tvorbu Vašulkových a experimentálně tak ověřit jejich platnost.
Je paradoxní, kolik lidského úsilí vyžaduje naprogramování umělé inteligence, kolem které se šíří poplašné zprávy o tom, že nás v práci nahradí. S „otagováním“ trénovacího datasetu nám pomáhali studentky a studenti programu Teorie interaktivních médií, jejichž jména jsou uvedena na stránce Vasulka Live Archive - Credits.
V poslední fázi projektu jsme řešili design webového rozhraní. Inspirací pro nás byly zejména dva weby. Selfieexploratory z dílny Lva Manoviche, u něhož jsme ocenili unikátní rozhraní, které nabízí uživatelům možnost nastavit si parametry vyhledávání v širokém rozsahu, podle vlastních badatelských potřeb. A Activation Atlas, jehož tvůrci vytvořili rozhraní, jež dává nahlédnout do spodních vrstev umělých neuronových sítí, kde se odehrávají procesy strojové analýzy, s cílem posílit všeobecnou mediální gramotnost o umělé inteligenci. Vizualizaci „strojového vidění" jsme uplatnili zejména na úvodní straně webu, v části Machine Vision. Chtěli jsme tím vzdát poctu Vašulkovým, které strojové vidění celoživotně fascinovalo. Toto téma zpracovali například v instalacích Allvision (1975) a Machine Vision (1978), v nichž se snažili překonat omezení lidského oka a perspektivy s pomocí opticko-kinetické aparatury. Mimochodem, motiv strojového vidění v tvorbě Vašulkových je také možné studovat na našem webu.
Do projektu byly zapojeny i další instituce. Jaká byla jejich role?
Do projektu byly zapojeno několik partnerů: Centrum umění nových médií – Vašulka Kitchen Brno, Dům umění města Brna a Galerie TIC. Ráda bych poděkovala hlavně Centru umění nových médií – Vašulka Kitchen Brno, které nám velkoryse poskytlo dataset s tvorbou Vašulkových bezprostředně poté, co jej získalo do užívání, a vytvořilo prostor ve svém výstavním plánu pro realizaci výstavy VašulkaLiveArchive/Interfaces. Dům umění nám dovolil realizovat videomapping na fasádu přední strany budovy, který ukázal, jak je možné neuronové sítě zapojit do kreativní tvorby typu remake či remix. Videozáznam (z dílny CIT FF MU) je k dispozici zde. Od Domu umění jsme získali rovněž podporu pro náš výjezd na festival Ars Electronica, kde byl projekt Vašulka Live Archive prezentován v roce 2022.
Třetím partnerem byla Galerie TIC. S tou jsme realizovali vedlejší a experimentálnější projekt inspirovaný zkušeností pandemie Covid-19. S využitím umělé inteligence v roli nelidského kurátora jsme uspořádali online výstavu uměleckých děl vzniklých v době pandemie obohacenou o dokumentaci každodennosti zapojených umělců a umělkyň s názvem Černá skříňka/Black Box. V tomto případě byla umělá inteligence aplikována metodou „učení bez učitele" a její výstupy byly rámovány sci-fi, postapokalyptickým narativem, kdy AI jako mimozemšťan (alien) objeví černou skříňku obsahující stopy lidské existence a snaží se v ní svým způsobem zorientovat, aby pochopila něco o nás a naší civilizaci.
Jaké jsou další výstupy z projektu?
Vedle hlavního výstupu v podobě webu VasulkaLiveArchive.net jsme vytvořili výstavní triptych VasulkaLiveArchive / Interfaces, který zahrnuje videomapping na fasádu Domu umění, web-epistemologické rozhraní a jeho verzi pro virtuální realitu.
V případě projektu Black Box jsme kromě online výstavy realizovali cyklus tří mezinárodních online symposií Curating online (ČERNÁ SKŘÍŇKA — SYMPOZIUM 3 (cerna-skrinka.cz)) a vydali knihu The Black Box Book (The Black Box Book. Archives and Curatorship in the Age of Transformation of Art Institutions | FF | Munispace – čítárna Masarykovy univerzity) věnovanou online kurátorství, v níž se myslím zcela poprvé objevily kapitoly o AI kurátorství, z nichž několik bylo věnováno českým projektům. Výsledky výzkumu byly postupně publikovány a prezentovány na mezinárodních i domácích fórech a platformách. Všechny jsou dohledatelné zde.
Jaký je přínos dosažených výsledků pro oblast audiovizuálního umění?
Výsledky projektu jsou přínosné vzhledem k využití inovativní výzkumné metody zahrnující práci s umělou inteligencí při zpracování archivu uměleckých videí. Tyto parametry řadí náš projekt do oblasti digitálních humanitních věd, konkrétně do rodiny projektů naplňujících vizi „živého archivu“ („animated" nebo „live archive“), které spojuje využívání technických inovací při zpracování digitalizovaných uměleckých sbírek.
Stejně velký přínos projektu spatřuji ve zpracování podstatné části archivu Vašulkových, konkrétně audiovizuálních záznamů jejich umělecké tvorby, a ve zprostředkování popsaných uměleckých videí mezinárodní veřejnosti na webu VasulkaLiveArchive.net, čímž jsme obohatili uměnovědný a historiografický výzkumu mediálního umění. Přispěli jsme také do oblasti softwarového kurátorství, a to vývojem dvou AI kurátorských agentů: AI kurátora sbírky Vašulkových, zaměřeného na vyhledávání opakujících se motivů v jejich tvorbě, a figurou nelidského AI kurátora v případě projektu Black Box.
Já osobně jsem kromě výše řečeného ocenila možnost zkoumat umělou inteligenci v jejích hraničních projevech a poznat tak z blízka, jak funguje, kde jsou její silné stránky a limity. Lépe se mi potom hodnotí umělecká díla využívající AI z hlediska technické inovativnosti. Další přínos spatřuji v možnosti ověřit si hypotézu, kterou se dlouhodobě zaobírám, a to, že bychom měli vyvíjet metodologický aparát speciálně pro studium digitálního umění a kultury, který bude integrovat práci uměnovědců a technických profesí. Jedině tak budeme schopni uchovat digitální umění jako živou součást našeho kulturního dědictví a studovat digitální umělecká díla v jejich komplexnosti, kterou můžeme ocenit pouze tehdy, pokud jsme schopni propojovat technické a uměnovědné znalosti.
