Ottobre 2004
Energies Visualiser
Processi di metamorfosi delle immagini
Luigi Pagliarini1,2,3
e-mail:
luigi_at_artificialia.com
1 Artificialia
2AdapTronics Group
Maersk Institute,
3 Accademia
di Belle Arti - Roma
English Abstract
Energies Visualiser is a software-art piece that deeps its roots
into contemporary A.I. theories. With an Eventualistic
approach it processes images metamorphosis by focusing on the existing
relations amongst conceptual and figurative art in a perspective that involves
several aspects of Art Psychology.
Video Example
Introduzione
Energies Visualiser (E.V. - Ottobre 2004) è un'opera di software-art che, attraverso un approccio Eventualista [Lombardo], punta il dito sulle relazioni esistenti tra arti astratte e figurative in una prospettiva che coinvolge aspetti del pensiero tipici della Psicologia dell'Arte quali la Psicologia della Percezione, del Colore, e della Forma [Lombardo].
Quest'opera d'arte elettronica che affonda le sue radici nelle moderne teorie e tecniche d'intelligenza artificiale [Braitenberg, Langton, Pfeifer e Scheier], guida la nostra attenzione verso punti interrogativi storici irrisolti ed essenziali che riguardano alcuni principi dell'estetica che da tempo attraggono ed intrigano le menti degli artisti quanto quelle dei critici e di diversi scienziati e studiosi della mente.
Basata sul concetto di arte dal moto perpetuo [Pagliarini e al.], propone un meccanismo automatico (o algoritmo) per la produzione di opere d'arte che - aldilà di ogni eventuale considerazione artistica - fornisce un metodo originale per la manipolazione di immagini. Caratteristica peculiare di questo metodo è di trasformare le immagini senza incidere sul loro contenuto, ivi inteso come colori, in alcun modo.
Inoltre, in questo articolo l'autore - grazie al suo paradigma sperimentale artistico - accompagna il nostro pensiero attraverso ipotesi psicologiche inerenti la proiezione e l'introiezione nei processi visivi attivi [Lombardo] e che, in un qualche modo, ricordano gli stati tipici delle fasi oniriche.
Motivazioni
L'idea di sviluppare un visualizzatore di energie deriva, principalmente, da tre motivazioni, interessi e desideri profondi.
Il primo di questi aspetti concerne uno dei maggiori interrogativi propri del mondo dell'arte e che, da sempre, ci rincorre: la popolare ed intellettuale contrapposizione tra quelle che vengono definite "arti figurative" ed "arti non-figurative" ("Arte Concettuale o Astratta"). Questi due aspetti del pensare l'estetica, forse perchè semplici da determinare, da definire e da comprendere, si trovano spesso al centro di diatribe senza fine di persone limitrofe al mondo dell'arte (e non) e di fatto rappresentano un limite ed un confine culturale dell'umanità. In questa prospettiva, e sotto un'ottica psico-sociologica, viene intrapresa un'opera d'analisi del pensiero i cui punti cruciali "tradizionali" sembrano essere: Perchè una grande fetta di esseri umani preferisce l'arte figurativa? Perchè altri uomini pensano l'opposto? Perchè ad alcuni piacciono entrambi? E così via. Queste sono solo parte delle possibili considerazioni e, al contrario, dal nostro punto di vista, per le nostre motivazioni e modo d'intendere le cose, l'interesse principale è da riscontrarsi intorno a questioni differenti quali: in che tipo di relazione sono i due stili artistici? E, ancor meglio, come potremmo agire su tale rapporto? E' da notare che questi punti interrogativi "filosofici" diventano importanti in relazione a nuove teorie psico-fisiologiche [Tsion] che vedono in principi dicotomici quali la connettività-disconnettività neurale i meccanismi dominanti l'attività mentale.
Il secondo aspetto investigato attraverso l'Energies Visualiser è l'idea di moto perpetuo nell'opera d'arte, un concetto che abbiamo considerevolmente contribuito a definire, esplorare e sviluppare, negl'ultimi dieci anni [Pagliarini, Pagliarini, Spina e Pagliarini] e che oltre ad essere un chiaro obbiettivo della nostra produzione artistica [Pagliarini e al.] è quasi certamente un elemento da considerare cruciale nell'espressioni artistiche contemporanee. Tale paradigma fa perno sul principio per il quale un'opera d'arte, per essere rappresentativa, dovrebbe mostrare all'osservatore un aspetto sempre diverso ed in continuo cambiamento, e ciò diviene particolarmente importante in contesti artistici, come il presente, basati sull'elettronica. Attraverso le tecniche dell'arte dal moto perpetuo noi costruiamo opere d'arte che, ad esempio, grazie ad un algoritmo, evolvono costantemente un immagine (lo stesso principio può tuttavia essere applicato alla musica [Bilotta, Pagliarini e Lund], ad una schermata o una scultura e così via [Sims, Lund, Pagliarini e Parisi, Pagliarini e al., Pagliarini e Lund]). Ciò che c'è di unico in questa disciplina e la rende particolarmente affascinante è il fatto che avvicini il concetto di arte a quello stesso di vita. In questa prospettiva, l'Energies Visualiser cerca di trasformare la più tipica delle ‘fotografie' (immagini, dipinti, schermate, fotogrammi o quant'altro) in un qualcosa che potremmo chiamare un video algoritmico o dipinto infinito.
Un'ulteriore motivazione, in parte fondata su di un irrazionalismo, deriva da quella certa sensazione che ci porta a pensare che dietro un'immagine, una fotografia, o una qualsiasi visione, ci sia sempre qualcosa che non cogliamo, qualcosa di cui non riusciamo ad essere coscienti - non durante la viva percezione, perlomeno. L'esistenza di tali limiti percettivi è in un qualche modo provata da diverse teorie psicologiche di base che descrivono fenomeni quali la percezione e l'attenzione nei primati e sono anche rimarcate dalla maggior parte delle ipotesi interpretative dell'attività R.E.M. nell'uomo [Edwards]. Tutto ciò ci lascia intuire che in ciò che osserviamo potrebbe esserci un qualche valore aggiunto che va oltre il nostro stato di coscienza e che deposita nella nostra mente inconscia una speciale traccia delle nostre visioni. Movendo da quest'ipotesi, tanto bizzarra quanto affascinante, abbiamo deciso di sviluppare l'Energies Visualiser con il preciso intento di cercare d'esplorare "l'insondabile" proprio di ogni immagine (o visione) e d'investigare su quella porzione d'informazione che, eventualmente, verrebbe smarrita durante l'ordinario svolgimento dei processi visivi.
Metamorfosi
Quest'ultima considerazione ci ha portato a costruire un paradigma sperimentale in cui la trasformazione delle immagini consiste in una vera e propria metamorfosi.
Difatti, la manipolazione da noi adoperata è in un qualche modo "neutrale" poichè il contenuto originario delle immagini (ivi inteso come quantità e cromatismo dei punti di definizione) non viene in alcun modo alterato. In altre parole, E.V. modifica la forma di un'immagine senza modificare i suoi punti di definizione e fa ciò interscambiando la posizione dei singoli pixel (qui intesi come il più piccolo punto definizione o atomo costituente le immagini digitali) all'interno della stessa. Per questo motivo, l'E.V. si differenzia da ogni altro algoritmo per la manipolazione delle immagini (come ad esempio filtri, effetti ed aggiustamenti). Per cercare di ottenere tal risultato abbiamo investigato su le possibili relazioni tra singoli pixel che, tecnicamente, permettano d'applicare un processo d'elaborazione in grado di modificare le immagini nel tempo.
Contesto sperimentale
Questo studio è da considerarsi come parte del progetto Hydra condotto dal nostro gruppo di lavoro, l'AdapTronics Group del Maersk Institute in Danimarca. All'interno di tale progetto nasce l'esigenza di ricerca su meccanismi di attrazione ed adesione molecolare e cellulare, che ha portato allo sviluppo di simulatori su piani bidimensionali (Fig 1a) e tridimensionali (Fig. 1b). Tali simulazioni sono state realizzate con l'intento di esplorare e realizzare eventuali sistemi di controllo per l'Hydron (Fig. 2a) e l'Atron (Fig. 2b), ovvero molecole robotiche auto assemblanti. [Winkler e al] .
a
b
Figura 1
Nella figura 1 in alto (a) simulazione del comportamento
di un gruppo di Hydron su piano bidimensionale -
studio di [Ottery e Hallam] - e in basso, (b) simulazione del comportamento di
un gruppo di Atron su piano
tridimensionale - studio di [Stoy e
Nagpal].
a b
Figura 2
Nella figura 2 sulla sinistra (a) un gruppo di Hydron, molecole robotiche auto assemblanti acquatiche e,
sulla destra, (b) un gruppo di Atron, molecole
robotiche auto assemblanti terrestri (Foto: Copyright
Maersk Institute, SDU, DK).
Grazie all'ispirazione e alla motivazione derivante da questi moderni studi di settore, e forti di studi precursori di Artificial Life Art - quali quelli di Fleischer [Fleischer e al.] e successivi - abbiamo elaborato un primo paradigma sperimentale, simulativo bidimensionale, con finalità estetico empiriche che ha il preciso intento di fornire (o perlomeno indicare) un obbiettivo comportamentale di stampo artistico a questa nuova generazione di robot auto-assemblanti.
Meccanismi e Principi
Il nostro paradigma esecutivo è da immaginare come un classico vettore in cui s'individuano una direzione e due possibili versi lungo i quali muoversi. La prima possibilità è quella di muoversi da un'immagine caotica, priva di senso, incerta, e non evocativa verso un'immagine più definita (fino a realistica). L'altra possibilità è quella, viceversa, di partire da un'immagine ben definita, evocativa o addirittura realistica andando verso una più astratta ed incerta.
Ora, considerando che una qualsiasi immagine è regolata da principi Gestaltici, i quali suggeriscono che nella percezione di uno stimolo la relazione figura-sfondo è importante tanto quanto l'analisi dei dettagli [Rock e Palmer], diviene semplice comprendere perchè non è affatto ovvio l'assecondare entrambe le suddette derive. Ciò è dovuto anche al fatto che quando costruiamo o modifichiamo una percezione dobbiamo considerare come aspetti importanti sia la 'continuazione' (come ad esempio, le sfumature) che la 'non-continuità' (come ad esempio i contorni). Asservire parallelamente i due obbiettivi (ad esempio, sfumature e contorni) vuol dire includere all'interno del medesimo calcolo matematico la possibilità di costruire (ridurre il rumore dell'immagine) e decostruire (aumentare il rumore dell'immagine), e ciò non è affatto semplice.
Idee per la risoluzione a questo genere di problemi sono giunte dall'osservazione alcuni studi di Robotica e di Vita Artificiale, come ad esempio gli Automi Cellulari, le Reti Neurali Ecologiche e simili [Pagliarini e al., Rumelhart e McClelland, Pagliarini e al.]. L'idea di fondo consiste nel pensare ad un pixel come ad un atomo, con delle caratteristiche fisiche, ed energetiche proprie. Dando questo significato ad ogni singola minima porzione dell'immagine diventa possibile operare sulla stessa con molteplici criteri e con coerenza.
Abbiamo identificato tali potenziali energetici nelle costituenti il colore di ogni singolo pixel.
Una volta definito tal principio abbiamo deciso di usare, tra i tanti possibili, il più semplice modello per il flusso di energia, il principio di prossimità per il quale un pixel può influenzare solo i suoi 'vicini', dove per vicini s'intendono gli elementi con almeno un punto di contatto fisico. Di conseguenza, nell'algoritmo di Energy Visualiser ogni singola particella dell'immagine esercita una specifica forza sul 'vicinato' che, in più casi, può determinare uno scambio di posizione della particella stessa con una a lei confinante. Il linea teorica il meccanismo appena descritto potrebbe permetterci di raggiungere risultati quali il moto perpetuo e darci anche la possibilità di ottenere transizioni d'immagine che vanno dal figurativo all'astratto e viceversa. Infine, dato che il nostro algoritmo non modifica l'atomo costituente l'immagine ma lavora unicamente sulla sua ristrutturazione spaziale, potremmo anche sperare di visualizzare, se ciò è mai possibile ed ipotizzabile, alcune delle proprietà delle immagini a noi sconosciute.
Tecnica
Una volta definito il principio di fondo del nostro algoritmo, abbiamo iniziato a definirne i dettagli tecnico operativi, e cioè:
A) come misurare le forze (all'interno dei pixel);
B) come far operare tali forze (tra pixel confinanti);
C) come agire sui gli estremi dell'immagine (contorni).
(A) Come misurare le forze dei pixel.
Come meglio descritto più avanti grazie all'ausilio di alcuni esempi, abbiamo realizzato diversi modi di 'pesare' le forze insite nei pixel. Abbiamo usato il peso:
A1) di una singola componente il colore (Rosso, Verde o Blu);
A 2) della somma o media di due componenti del colore;
A 3) della somma o media di tutte le componenti del colore;
A 4) il metodo di codifica del colore specifico del linguaggio (nel nostro caso gli interi);
A 5) le possibili combinazioni di due dei suddetti metodi;
(B) Come far operare le forze (tra pixel
confinanti).
Abbiamo preso in considerazione un insieme di possibilità (che potrebbe non essere esaustivo):
B 1) il pixel va verso (scambia la sua posizione) il vicino con il valore più basso o più alto (da qui in avanti forza singola);
B 2) il pixel va verso (scambia la sua posizione) il gruppo di vicini (coppie o gruppi di vicini nel quadrato d'intorno) con il valore più basso o più alto (da qui in avanti forza multipla);
B 3) il vicinato è usato come input per una qualsiasi elaborazione successiva (sub-algoritmo), la quale contiene una sua propria strategia d'interscambio tra pixel (ad esempio, abbiamo provato con delle reti neurali [Rumelhart e McClelland, Pagliarini e al.]).
(C) Come agire su gli estremi dell'immagine
(contorni o estremità).
Giunti al problema dei bordi dell'immagine siamo riusciti ad ipotizzare solo due strategie:
C 1) usarli come confini reali , dove il calcolo s'arresta - che chiameremo metodo della Gabbia;
C 2) usarli come 'confini' di un 'Toro' - che chiameremo metodo Toroidale;
E' evidente che, combinando tutte le tecniche sopra descritte abbiamo ottenuto un ampio spettro di possibilità espressive per il nostro algoritmo e, a tal proposito, è da notare che aggiungere nuove regole a quelle sopra definite vuole dire incrementare logaritmicamente il numero delle possibili combinazioni e permutazioni e, di conseguenza, approssimare il numero delle possibili soluzioni ad infinito.
Esperimenti,
Risultati ed Esempi
Qui di seguito, riportiamo una la serie di esperimenti esempio fatti nel corso dello stesso sviluppo di Energies Visualiser che ne descrivono chiaramente i principi di base, così come il funzionamento e come si sviluppa ed esprime la computazione lungo l'asse temporale.
Al contrario, non v'è alcun riferimento, attenzione e trattazione degli aspetti di carattere estetico (malgrado alcuni degli esempi riportati siano in tal senso valevoli). E' nostra convinzione, difatti, che i risultati del processo di trasformazione dipendano, strettamente ed evidentemente, dall'utente che ne determina il risultato sia attraverso la scelta dell'immagine-input sia grazie alla selezione di uno tra i molteplici meccanismi di trasformazione da applicare su essa (o configurazione del software).
In altri termini, il risultato finale dipende da un tal numero di fattori che rende impossibile confinare il raggio d'azione dei risultati dell'algoritmo all'interno di uno stile o poetica artistica particolari.
1) Scenario caotico per scala di grigi
Come primo passo, abbiamo deciso di usare una delle immagini più semplici ed indefinite ipotizzabili, un'immagine costruita casualmente su una scala di grigi (vedi Fig.3, per un esempio). Una volta prestabilite le loro dimensioni, questo particolare tipo d'immagini vengono riempite estraendo casualmente un valore sulla scala di grigi (dal bianco al nero) per ogni punto grafico (o atomo o pixel) sull'asse Cartesiano del quadro stesso.
Figura 3
La
Figura 3 rappresenta una tipica immagine casuale su scala di grigio.
Il tipo d'immagine risultante fornisce un ampio numero di vantaggi sperimentali:
a) fatta eccezione per una certo "effetto marmo", è completamente insensata e l'osservatore riesce a proiettarvi ben pochi significati;
b) anche grazie a questo (a), fornisce uno scenario iniziale in stile "tabula rasa" considerevolmente importante per ogni successiva considerazione di tipo psicologico;
c) esclude l'effetto della variabile colore, permettendo di concentrarsi su altri aspetti, come ad esempio la forma o l'effetto prodotto dall'uso di diversi metodi per il trattamento dei bordi dell'immagine;
d) il risultato del processo di elaborazione, dato che si colloca su una scala bianco-nero, è maggiormente leggibile in termini di continuità o discontinuità del gradiente (sfumature e contorni), e non confonde l'osservatore per via dell'apparenza di "particolari aggregazioni", dettate dall'accostabilità dei colori;
e) tende ad isolare molto bene l'aspetto costruttivista dell'algoritmo, escludendo tutte (o quasi tutte) le componenti d'influenza dell'immagine originale nella valutazione del risultato finale (detto anche effetto d'inizializzazione):
In questa situazione sperimentale abbiamo eseguito un ampio numero di prove (circa cinquanta) - investigando l'effetto della tecnica Gabbia versus la tecnica Toroidale, l'effeto dei diversi approcci quali forze singola, doppia e multipla, vedi b2 - ma qui di seguito, per ovvie ragione di brevità espositiva, riportiamo un numero limitato di esempi.
4a
4b
4c
4d
Figura 4
Le figure 4a, 4b, 4c, e 4d
mostrano i risultati ottenuti applicando una singola forza refrattaria ad un
immagine in scala di grigi casuali sviluppata, nel tempo, su di un mondo con
confini a Gabbia.
La figura 4 (4a, 4b, 4c, e 4d) mostra uno dei risultati ottenuti applicando una singola forza refrattaria su di un immagine in scala di grigi casuali (Figura 3), all'interno di una situazione Gabbia, lungo l'asse temporale (di cui mostriamo qui 4 diversi momenti).
Al contrario, il gruppo di immagini appartenenti alla Figura 5 mostra l'output ottenuti dall'algoritmo impostato in tecnica Toroidale ed applicato sulla medesima immagine di partenza (Figura 3). Le differenze sono davvero evidenti.
5a
5b
5c
Figure 5
Le figure 5a, 5b e 5c mostrano i risultati ottenuti applicando una singola
forza refrattaria ad un immagine in scala di grigi casuali (Figura 3) sviluppata,
nel tempo, su di un mondo Toroidale.
La immagini successive (Fig. 6) mostrano i risultati ottenuti variando il principio d'applicazione delle forze al flusso d'energia, cioè: passando da un singolo pixel a coppie di pixel o più.
6a
6b
6c
Figure 6
Le Figure 6a, 6b, e 6c mostrano
i risultati ottenuti applicando forze refrattarie multiple con confini Toroidali ad un immagine piana in scala di grigi casuali
(Figura 3).
2) Scenario per immagini figurative in scala di
grigi
Una volta fatti questi primi passi, abbiamo deciso di prendere in considerazione configurazioni con immagini più realistiche, ovvero l'estremo opposto, ed abbiamo iniziato con il testare una figura umana in scala di grigi. Per far ciò non abbiamo modificato solo la sorgente di input iniziale (senza toccare altro nel nostro algoritmo) e quindi abbiamo aggiunto una funzione al software che permettesse di importare documenti d'immagini adattando le dimensioni della nostra scacchiera alle dimensioni dell'immagine stessa. In tal modo, abbiamo applicato gli stessi processi d'elaborazione sopra descritti ad un file con origine fotografica (qui di seguito un esempio derivava da una fotografia del violinista Diego Conti; questo è il primo di una lunga serie di "ritratti" fatti ad amici artisti). Riportiamo una delle possibili sequenze risultanti dalla manipolazione della fotografia che mostra la metamorfosi dell'immagine nel tempo (vedi Figura 7). La risultante sequenza d'immagini ci è sembrata andare nella direzione desiderata, decostruendo e ricostruendo immagini nel tempo in modo da concedere all'osservatore di vedere o più propriamente di proiettare all'interno dell'immagine stessa qualcosa di significativo (come, ad esempio, accade a chi osserva le immagini del test proiettivo di Rorschach).
Figure 7
La Figura 7 mostra i risultati
ottenuti applicando una forza multi dimensionale refrattaria, ad un immagine in
scala di grigio espressa in un piano Toroidale, nel tempo. L'immagine originale
(al tempo zero) è la prima a sinistra.
Tuttavia, è da notare che quando si parla di "immagini pre-esistenti" non intendiamo necessariamente figure o, più in generale, immagini non-astratte. Difatti, l'algoritmo per come è stato realizzato è in grado di trattare qualsiasi forma di rappresentazione grafica a patto che sia digitalizzata. Ciononostante, per rendere comprensibili i risultati dei nostri esperimenti e per chiarezza espositiva abbiamo deciso di riportare i primi tentativi fatti su fotografie (ovvero immagini reali o realistiche).
3) Scenario per immagini a colori casuali e pseudo-casuali
Le immagini casuali colorate possono essere ottenute con lo stesso procedimento usato per quelle casuali in scala di grigio. L'unica differenza consiste nel fatto che, invece di estrarre un valore casuale sulla scala dei grigi, viene estratto un colore a caso per ogni punto di definizione dell'immagine. Il colore può essere estratto tra tutti i colori possibili - digitalmente parlando - o da un sottoinsieme di quest'ultimi (cioè: rossi, verdi, blu, rossi e verdi, rossi e blu, e così via).
Dopo un primo test sulle immagini colorate casuali è diventato evidente che i risultati che si ottengono sono simili a quelli relativi alle immagini in scala di grigi . Di conseguenza, riportiamo solamente un paio di esempi (vedi Figure 8 e 9). E' interessante notare che l'immagine sottostante, risultante di un processo di metamorfosi applicato ad immagini colorate casuali (Figura 8), è stato eseguito con la stessa parametrizzazione usata nel processo relativo alla Figura 6a. Infatti, alcune configurazioni dell'algoritmo non producono risultati sorprendentemente differenti anche se la complessità dell'input iniziale viene fatta variare. Ovviamente, altre sì. Allo stesso modo, un'altra caratteristica che si riscontra con l'uso di diverse parametrizzazioni dell'algoritmo è quella di avere cambiamenti costanti e continui o meno. Ciò vuol dire che alcune configurazioni guidano la metamorfosi verso un minimo locale, altre no.
Figura 8
La Figura 8 mostra il
risultato ottenuto applicando una forza refrattaria multipla in una immagine
colorata casuale disposta su un piano toroidale bidimensionale.
Inoltre, in particolare quando si parla di immagini colorate, possiamo pensare ad immagini input costituite da estrazioni di punti pseudo-casuali (una configurazione è detta pseudo-casuale quando viene limitata la scelta del caso ad un sottoinsieme delle reali possibilità).
Qui di seguito un esempio che mostra la trasformazione di un'immagine pseudo-casuale. L'immagine di partenza è costituita da soli 3 colori: rosso, grigio e nero (Figura 9)
Figura 9
La figura 9 mostra i risultati
ottenuti applicando una forza refrattaria mista ad una immagine pseudo-casuale espressa
su di un piano toroidale bidimensionale (9a, sulla sinistra l'immagine di
partenza. 9b, sulla destra uno dei possibili
risultati).
4) Scenario per immagini figurative a colori
Infine, abbiamo iniziato a sperimentare su immagini più comuni: fotografie a colori. Quest'ultimo gruppo di esperimenti era necessario a vagliare l'applicabilità del nostro paradigma ad input reali e, di conseguenza, iniziare a misurare le relazioni che l'opera costruisce con la realtà stessa.
Data l'importanza di quest'ultimo passo, abbiamo realizzato una lunga serie di esperimenti ma, di qui seguito, ne riportiamo solo alcuni. La sensazione generale in questo set d'esperimenti è che i risultati ottenuti dal nostro E.V. siano coerenti con quelli precedentemente espressi su figure casuali, se non addirittura migliori. La Figura 10, ad esempio, mostra una sequenza di immagini (a modi fotogramma) prese nel corso della metamorfosi di una fotografia (nella foto Giovanna Bianco, Andrea Gabriele e Luigi Pagliarini).
Figura 10
La Figura 10 mostra i risultati
ottenuti applicando una forza
refrattaria multipla (espressa su di un piano toroidale bidimensionale) ad una
fotografia a colori (fotografia di Marita Cosma) nel tempo. All'estrema
sinistra è la fotografia originale (T=0).
Di seguito (Figura 11) un'ulteriore esempio - relativo alla metamorfosi della fotografia dell'amico artista Giacomo Sabatini - che illustra la molteplicità delle possibili trasformazioni (ognuna basata su leggere variazioni applicate alla configurazione dell'algoritmo).
Figura 11
La figura 11 mostra i risultati
applicando diverse forze refrattarie, singole e multiple, ad una fotografia a colori. L'immagine
originale è quella sull'estrema sinistra.
Infine, la figure 12a e 12b (due autoritratti) mostrano due ulteriori esempi che, se comparati, risultano utili per comprendere com'è che possono risultare dissimili tra di loro diversi processi di metamorfosi (in tal caso forze refrattarie singole vs. multiple).
a
b
Figura 12
Nella Figura 12 il riquadro (a) mostra risultati ottenuti
applicando una forza refrattari singola ad una
immagine a colori (fotografia di Marcello Di Leonardo) mentre il riquadro (b)
mostra risultati ottenuti applicando una forza refrattari multipla.
Discussione
Teoricamente, riteniamo che l'Energy Visualiser si collochi all'interno degl'incipit della Teoria Eventualista per la produzione di opere d'arte per via del fatto che all'interno della sua architettura s'individuano molti degli elementi propri di tale paradigma artistico, come ad esempio la meccanica e la replicabilità della produzione dell'opera d'arte, l'interattività e un certo minimalismo di fondo.
In particolare, è forte la presenza dell'aspetto interattivo che si esplicita e può essere osservato a tre diversi livelli:
a) l'opera di software art è da considerarsi interattiva in quanto l'utente (sia esso artista o meno) può modificarne la parametrizzazione;
b) può altresì essere considerata interattiva per via del fatto che l'utente sceglie, o in parte determina, l'immagine di partenza. E' ovvio che estendendo tal concetto, l'input da processare può essere raccolto dalla stessa realtà circostante (attraverso telecamere o simili);
c) infine, è da considerarsi interattiva poichè il processo di metamorfosi delle immagini porta spesso a risultati che sollecitano fortemente gli stati psicologici proiettivi dell'osservatore.
Ne consegue che, il pubblico può manipolare lo stimolo artistico ad ogni livello, sia esso interno che esterno, ed in ogni singolo istante sull'asse temporale.
Per ultimo una considerazione sull'aspetto estetico, una delle leggi più severe tipica della teoria Eventualista così come, più in generale, dell'arte. Il Visualizzatore di Energie è talmente "aperto" all'interattività che sembra poter ambire a qualsivoglia risultato estetico.
Inoltre, tecnicamente, l'Energy Visualiser si colloca all'interno del paradigma dell'Alive Art [Pagliarini e al.] proponendo un meccanismo per la produzione (scientifico-matematica) di artefatti estetici in costante e continua evoluzione.
Conclusioni e futuri
sviluppi
Malgrado questo primo insieme d'esperimenti sia da considerare approssimativo ed in un qualche modo rozzo, ci sembra di poter manifestare una certa soddisfazione per i risultati ottenuti, risultati che vanno nella direzione inizialmente ipotizzata.
Difatti, a nostro avviso, questo lavoro stabilisce in un qualche modo una forte relazione tra arti concettuali e figurative; esplicita un tendenza al moto perpetuo da noi fortemente ricercata; ed, infine, tende a contribuire all'estrapolazione di significati dell'immagine a noi precedentemente estranei generando una forte sensazione di, appunto, visualizzazione delle energie sottostanti una particolare immagine.
Nel prossimo futuro questo studio potrebbe essere sviluppato in molteplici direzioni, quali: la realizzazione di modelli simulativi tridimensionali e relative applicazione robotiche; la ricerca di nuove soluzioni per forze prossimali; la ricerca di espressioni algoritmiche per forze distali; la costruzione di elementi di manipolazione (o metamorfosi) di input dinamici, come ad esempio sequenze video registrate o in tempo reale; l'apertura del processo di metamorfosi all'influenza di fattori esterni (o forze) quali suoni, luce ed altri elementi provenienti dall'ambiente circostante.
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