Взгляд в будущее: опыт прогнозирования в сфере искусства
В.А. Жданова
Тема будущего на протяжении длительного времени будоражит умы художников, писателей и архитекторов. В истории искусств можно найти большое количество художественных образов, отражающих представления мыслителей. Достаточно вспомнить футуристические города, описанные в литературных произведениях Томаса Мора, Томмазо Кампанеллы или Герберта Уэллса.
Рубеж XIX-XX вв. ознаменовался всплеском интереса к представлениям о будущем. Так, в 1900-е гг. товариществом Эйнем была выпущена серия открыток «Москва будущего». Изображения на карточках демонстрировали знакомые жителям места и облик города в XXII и XXIII столетиях.
В XX в. образы будущего обретают научно-техническую основу. В 1960-1970-х гг. популярный журнал «Техника молодежи» проводил конкурсы фантастических картин и рисунков «Мир 2000-го года» и «Сибирь - завтра». Участниками события могли стать как художники-профессионалы, так и самодеятельные живописцы. В основу произведений, присылаемых на конкурс, должны были быть положены идеи, которые связаны с развитием науки и техники в будущем.
В середине ХХ столетия перед быстро изменяющимся миром стояли новые задачи по определению кризисных явлений современности. Возникает необходимость выработки методов социокультурного прогнозирования с целью конструирования управления будущим.
Широкое распространение прогнозирование получает в экономической, социальной, политической, а также культурной сферах [1. С. 60].
Попытка прогнозирования развития искусства [2. С. 2], может послужить прогрессу ряда научных и прикладных областей. Научными являются гносеологические и теоретико-познавательные философские проблемы, к примеру, детерминированность искусства или роль личности в процессе исторического развития.
К прикладным областям можно отнести социальное прогнозирование, долгосрочное планирование развития культуры, воспитание интеллектуалов и творцов - композиторов, художников, писателей, художественных критиков, культурологов и искусствоведов.
Отмечая прогностический потенциал культуры, современный исследователь А.Я. Флиер говорит о том, что она несет в себе представления общества о будущем, некоторую социальную прогностику, которая иногда осмысленно, а чаще латентно присутствует в общественном сознании.
Такая прогностика выражается во всей совокупности многообразных социокультурных проявлений населения, свидетельствующих об уровне его удовлетворенности условиями жизни и наиболее характерных социальных ожиданиях на обозримое будущее [3. С. 32].
Художественная культура, в частности искусство, представляет собой один из существенных компонентов духовной жизни общества. Поэтому прогнозирование в этой сфере может внести весомый вклад в определение тенденций и приоритетов развития процессов создания и освоения искусства людьми, обучение и воспитание творческой молодежи, сохранение и популяризацию артефактов культуры.
В данной статье представлен обзор существующего опыта прогнозирования художественной культуры, а также отражены результаты эксперимента по изучению ожиданий искусства и музеев будущего студентов творческих направлений. В своем исследовании мы не будем предсказывать какие-то конкретные произведения, а только попытаемся обнаружить некоторые тенденции возможного развития художественной сферы в региональном масштабе.
Под прогнозированием в художественной культуре [4. С. 12] понимается специальное научное исследование, предметом которого выступают перспективы развития явления. В результате этого процесса специалистам становится доступно описание необходимого или возможного будущего.
Одной из важнейших характеристик прогноза считается временное расстояние «будущего» от момента составления прогноза. Практический интерес применительно к прогнозированию развития художественной культуры представляют прогнозы в пределах двух-трех ближайших десятилетий, позволяющие получить ценную информацию для планово-управленческих целей, а также сверхдолгосрочные прогнозы, способные давать самую общую информацию качественного характера, основанную на интуиции, художественных вкусах, практическом опыте и религиозных представлениях экспертов.
Исследователи выделяют два класса вопросов в прогнозировании развития художественной культуры [Там же. С. 5]. Первый, методологический, направлен на уточнение задач данной области знания, ее места среди других видов научной и практической деятельности, специфики, границ и возможностей.
Второй представлен проблемами, относящимися к разработке методов исследования и их целесообразному применению в каждом конкретном случае. Настоящая работа описывает эксперимент по применению инструментария цифровых гуманитарных наук (Digital Humanities) при прогнозировании в сфере искусства.
Методы, используемые в рассматриваемой области, можно разбить на три основных типа [5. С. 250].
Суть методов первой группы, экстраполяционных, сводится к продолжению в будущее тех количественных изменений, которые проявились в прошлом и настоящем. К примеру, В.М. Петров и Л.Г. Бояджиева [2] математически доказали существование феномена асимметрии в области изобразительного творчества, используя который, смогли составить эволюционные кривые развития художественной сферы в предстоящие десятилетия.
Исследователи рассмотрели музыку, живопись и театр (режиссерскую работу) за последние 500 лет. Выявили наиболее значимых художников, музыкантов и режиссеров, а также разработали методику измерения степени выраженности этого упомянутого показателя.
Расчет асимметрии строился на анализе бинарных оппозиций (нормативность - своеобразие, рациональность - интуитивность, условность - жизнеподобность, уравновешенность, статичность - экспрессивность, динамичность и т.д.), присутствующих в творчестве художников. Согласно схеме колебания кривой асимметрии конец 90-х гг. должен был ознаменоваться наступлением «новой аналитической волны» [2. С. 11].
Вторая группа методов - экспертного опроса - сводится к тому, что некоторому количеству компетентных экспертов предлагают высказать свое мнение о будущем состоянии системы или ее отдельных составляющих. Данная процедура незаменима в тех областях, процессы развития которых не могут быть описаны количественными характеристиками и значения прогнозируемых показателей зависят от сложного сочетания большого числа факторов.
Метод экспертного опроса был использован в исследовании «Искусство в 2000 г.», проведенном ВНИИ искусствознания в 1979 г. Сотрудниками института были опрошены деятели литературы, музыки, театра, кино и изобразительного искусства [5. С. 251], при этом анкетирование проводилось как среди искусствоведов, так и практикующих художников.
Каждому из респондентов предлагалось высказать мнение об эволюции «своего» вида искусства на протяжении ближайших 20-25 лет. Результаты опроса позволили выявить ход развития сферы культуры в будущем.
Так, одной из тенденций в изобразительном искусстве в ближайшие годы (с момента проведения исследования) станет усиление степени метафоричности, условности языка, в то же время значение будет иметь характер непосредственно-чувственного и эмоционального начала в продуктах художественной деятельности.
Другим примером использования методов данной группы, подтверждающим вышеописанные результаты, является исследование французского теоретика [4. С. 118], который предсказывал некоторые изменения в искусстве конца XX в. А. Моль говорил об увеличении популярности гиперреализма, поп-арта, хэппенинга, оп-арта, концептуализма и кинетического искусства с использованием компьютеров как непременной составляющей части во всех перечисленных выше направлениях.
Ученый отмечал рост интереса зрителей к непосредственным действиям в процессе эстетического восприятия, сопричастности к созданию художественных ценностей и усилению материального начала в искусстве - к использованию материалов, ранее в нем не фигурировавших. А. Моль ожидал расцвет видеоискусства - своеобразной игры реципиента, вооруженного видеокамерой и компьютеризированными устройствами комбинирования изображения и звука.
В основе третьей группы методов прогнозирования лежит практика построения и изучения моделей реально существующих объектов, процессов или явлений.
Вопросами моделирования в искусстве занимались кибернетики XX в. Однако задачи, которые ставили перед собой исследователи, касались познания некоторых простейших законов творчества [6. С. 21], а не прогнозирования искусства.
Ярким примером, иллюстрирующим данную группу методов, могут являться эксперименты с нейронными сетями. Так, в октябре 2018 г. с аукциона Christie's за рекордную сумму в 432,5 тыс. долл. был продан портрет Эдмонда Белами, созданный генеративной состязательной сетью [7]. По словам исследователей, разработавших ее алгоритм, именно способность создавать портреты лучше всего имитирует подражание творчеству художника.
Особенность проданной с аукциона картины заключается в том, что она не похожа на оригиналы XVIII в., в ней есть некое искажение. Данное искажение есть результат намеренной работы нейросети над созданием чего-то нового и более прогрессивного, чем все существовавшее до XX в. По словам исследователей, работающих с алгоритмами генерации изображений и имитации художественного творчества, искусственный интеллект не просто создает картины, а обнаруживает тенденцию к моделированию развития истории искусства, и тогда вся история визуальной культуры есть результат математической предопределенности [Там же].
Эксперимент по применению методов Digital Humanities в прогнозировании некоторых тенденций в искусстве состоял в следующем: можно ли выявить представления о перспективных направлениях развития художественной среды в ближайшем будущем и выделить наиболее характерные ожидания подрастающей интеллектуальной элиты от социокультурной ситуации, используя алгоритмы кластеризации и методы автоматического извлечения признаков из некоторого количества документов.
Реализацию алгоритма кластеризации будем осуществлять при помощи высокоуровневого языка программирования Python.
С целью реализации поставленной задачи был собран первоначальный материал в виде творческих эссе студентов Уральского федерального университета таких направлений, как социально-культурная деятельность, история искусств и культурология, т.е. «создателей» продуктов художественной культуры в будущем.
Были использованы тексты, написанные в период с 2011 по 2018 г. одними и теми же авторами. Для сравнения были проанализированы эссе обучающихся на других программах как гуманитарного (политология, социология, издательское дело, востоковедение и африканистика, журналистика и др.), так и технического (металлургия, производство и оборудование строительных материалов, прикладная и фундаментальная информатика и др.) направлений.
Учащихся второй группы можно условно отнести к «потребителям» продуктов художественной культуры. Всего в исследовании было использовано 430 текстов, написанных на одну из трех тем: «Музейная неделя» (традиционно для студентов первого курса факультета искусствоведения и социокультурных технологий проводится образовательная экскурсия по наиболее значимым выставкам музеев и культурных институций Екатеринбурга), «Музей 2118 года» и «Искусство будущего».
Существует большое количество алгоритмов, позволяющих объединить одинаковые последовательности текстов в один класс или кластер на основе сходства.
Для сравнения документов используются семантическая смежность или ассоциативность самих текстов, а также последовательности слов и их атрибутов (вес слова, тип именованной сущности, тональность). Результаты кластеризации используются для непосредственного анализа исходного множества документов, информационного поиска и социологических исследований.
Процесс кластеризации текстовых документов [8. С. 164] можно логически разделить на два основных этапа. На первом этапе текстовые документы по определенным правилам переводят в векторные представления, для того чтобы на втором этапе применить к полученным векторам методы кластеризации, основанные на расстоянии между ними.
На первоначальном этапе была проведена векторизация текстов. Наиболее простым представлением документов в векторном пространстве является так называемый мешок слов (bag-of-words).
В данном случае на основе набора текстов строится словарь из всех встречающихся в нем и-грамм (последовательность из и элементов), где и меньше или равно какому-то заранее заданному значению. Документ представляется набором признаков, каждому из которых соответствует одна и-грамма из словаря.
Векторизация проводилась с использованием алгоритма TF-IDF, предназначенного для оценки важности слова в контексте документа. Вес некоторого слова пропорционален частоте употребления этого слова в документе и обратно пропорционален частоте употребления слова во всех документах коллекции.
Таким образом, наибольший вес получает и-грамма, часто встречающаяся в одном документе, но не встречающаяся в других, а значит - отличающая его от остальных.
Следующим этапом было применение тематического моделирования (topic modelling) - такого способа построения модели коллекции текстовых документов, который определяет, к каким темам (топикам) относится каждый из документов [Там же. С. 166]. Реализация тематического моделирования осуществлялась при помощи алгоритма Nonnegative Matrix Factorization (NMF).