JENERATİF SANAT: NÖROPLASTİSİTE VE DERİN ÖĞRENME İLİŞKİSİNDE POST DİJİTAL DÖNÜŞÜMLER

Yıl 2021, , 62 - 74, 31.12.2021

Serpil Uysal , Engin Güney

https://doi.org/10.47481/yjad.975839

Öz

21. yüzyılda kültürel dinamiklerin birbirleriyle etkileşimi bireysel ve toplumsal dönüşümleri hızlandırmaktadır. Sanal ve gerçek ayrımının giderek ortadan kalktığı, organik ve organik olmayan arasındaki hibrit yaşam, insan beyninin ve doğadaki problem çözme becerilerinin modellendiği teknolojilerle kurgulanmaktadır. Düşünce, duygu ve davranış geliştirebilen insan beyni, özgünlüğü, yaratıcılığı, hayal gücü, her yeni öğrenmeyle kendini dönüştürebilme potansiyeli, iletişim ağı ve örüntü oluşturabilme becerisiyle benzersiz bir bağlantısallığa sahiptir. Zihin inşa edebilen şuurlu insan beyninin makinelerle entegrasyonu ve insansı teknolojilere atfedilen üstünlük algısı, post dijital bir kültür tasarlamaktadır.
Teknoloji ve ideoloji gibi kültürel dinamiklerin etkisinde biçimlenen yeni sanat ekolojileri jeneratif sanatın kapsamını ve üretim motivasyonlarını dönüştürmektedir. Dönemin bilimsel bilgisinin ve teknolojisinin kullanıldığı jeneratif sistemler, post dijital süreçte yapay zekâ ve derin öğrenme algoritmalarıyla tasarlanmaktadır. Çalışmada, bir donanım olarak insan beyninin ve derin öğrenme algoritmalarının benzerlikleri ve ayrıştıkları hususlara temas edilerek insan ve insan olmayan arasında kurgulanan hibrit yaşam ve post dijital zeminde biçimlendirilen algılar sorgulanmaktadır.

Anahtar Kelimeler

Post dijital kültür, Derin öğrenme algoritmaları, Nöroplastisite, Jeneratif sanat, Yeni medya sanatı

GENERATIVE ART: POST DIGITAL TRANSFORMATIONS IN THE RELATIONSHIP OF NEUROPLASTICITY AND DEEP LEARNING

Öz

The interaction of cultural dynamics with each other in the 21st century accelerates individual and social transformations. The hybrid life between organic and inorganic life, where the distinction between virtual and real has gradually disappeared, is constructed with technologies that model the human brain and problem solving skills in nature. The human brain, which can develop thought, emotion and behavior, has a unique connectivity with its originality, creativity, imagination, the potential to transform itself with every new learning, communication network and the ability to create patterns. The integration of the conscious human brain that can construct a mind with machines and the perception of superiority attributed to humanoid technologies design post digital culture.
New art ecologies shaped under the influence of cultural dynamics such as technology and ideology transform the scope of generative art and production motivations. Generative systems using the scientific knowledge and technology of the period are designed with artificial intelligence and deep learning algorithms in the post-digital process. In this research, the similarities and differences between the human brain and deep learning algorithms as hardware are discussed. The hybrid life designed between human and non-human is examined through generative art applications and the perceptions shaped by post digital culture are questioned.

Anahtar Kelimeler

Post digital culture, Deep learning algorithms, Neuroplasticity, Generative art, New media art

Kaynakça

• Artut, S. (2018). Futurism art and its significance to computational generative art. 21. Generative Art Conference, Verona, Italya, s. 334–342.
• Aydın, İ. H. & Ağaoğlu, L. (2018). Düşünce sizsiniz. 1. Basım, İstanbul: Girdap Yayınevi.
• Ballı, Ö. (2020). Transhümanizm bağlamında bir yapay zekâ sanatçı uygulaması: OBv2. Tykhe Sanat ve Tasarım Dergisi, 5(9), 141-162.
• Caldas Vianna, B. (2020). Generative art: Between the nodes of neuron networks, AI, Arts & Design: Questioning Learning Machines. Artnodes, 26, 1-8.
• Canan, S. (2017). Değişen be(y)nim, 3. Baskı, İstanbul: Nefes Yayıncılık.
• Canan, S. (2020). İnsanın fabrika ayarları II -İlişkiler ve stres. 1. Baskı, İstanbul: Nefes Yayıncılık.
• Canan, S. & Acungil, M. (2018). Dijital gelecekte insan kalmak. 1. Baskı, İstanbul: Nefes Yayıncılık.
• Canan, S. & Çift, P. (2017). Beynin sırları. 27. Baskı, İstanbul: Destek Yayınları.
• Cetinic, E. & She, J. (2021). Understanding and creating art with AI: Review and Outlook, A preprint, s. 17.
• Cüceloğlu, D. (2015). İnsan ve davranışı. 31. Baskı, İstanbul: Remzi Kitabevi.
• Galanter, P. (2003). What is generative art? Complexity theory as a context for art theory. 6th Generative Art Conference, Milano, Italy.
• Güney, E. (2014). Dijital görsel kültür ve yeni medya ekseninde sanatın değişen rolü. Doktora Tezi. Ondokuz Mayıs Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Samsun.
• Güney, E. (2020). Kültürel değişimler ilişkisinde post-dijital sanat: Sınır ihlalleri. Journal of Arts, 3(2), 129-142.
• Güney, E. & Yavuz, H. (2020). Yapay zekâ ile sanatsal üretim pratiğinde sanatçının rolü ve değişen sanat olgusu. Sanat ve Tasarım Dergisi, 415-439.
• İni̇k, Ö. & Ülker, E . (2017). Derin öğrenme ve görüntü analizinde kullanılan derin öğrenme modelleri . Gaziosmanpaşa Bilimsel Araştırma Dergisi, 6 (3) , 85-104.
• Kılıç, T. (2021). Yeni Bilim: Bağlantısallık Yeni Kültür: Yaşamdaşlık, 2. Baskı, İstanbul: Ayrıntı Yayınları.
• Monro, G. (2007). The concept of emergence in generative art. Yüksek Lisans Tezi. University of Sydney, Sydney Conservatorium of Music, Australia. Paul, C. (2020). Digital art now: Histories of (im)materialities, International Journal For Digital Art History, 5, s. 02.03-02.10.
• Phon-Amnuaisuk, S. & Panjapornpon, J. (2012). Controlling generative processes of generative art. Procedia Computer Science, 13, 43–52.
• Sabır Taştan, N. (2020). Nöroplastisite’nin etkileri üzerine bir eğitim programı ve yeni bir teknik önerisi: Süpürme tekniği, ODÜ Sosyal Bilimler Dergisi, 10 (1), 228-251.
• Şeker, A., Diri, B. & Balık, H. H. (2017). Derin öğrenme yöntemleri ve uygulamaları hakkında bir inceleme. Gazi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 3 (3), 47-64.
• Uysal, S. (2019). Fraktal geometri ve algoritma ilişkisinde jeneratif sanat. Yüksek Lisans Tezi. Ondokuz Mayıs Üniversitesi Güzel Sanatlar Enstitüsü, Samsun.
• Uzbay, İ . T. (2015). Beyni anlamak sadece nörobilim ile mümkün mü? Beyin yüzyılında nörolojik bilimlerden sosyal bilimlere yeni açılımlar, yeni yaklaşımlar. Üsküdar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 0 (1) , 119-155 . DOI: 10.32739/uskudarsbd.1.1.12
• Yavuz, H. (2020). Yapay yaşam sanatı ve yapay zekânın sanatta kullanımı. Yüksek Lisans Tezi. Ondokuz Mayıs Üniversitesi Güzel Sanatlar Enstitüsü, Samsun.
• Yurttaş, M. K. (2019). Günümüz çağdaş sanatında disiplinlerarası bir kavram olarak posthuman beden. Sanatta Yeterlik Eser Çalışması. Yıldız Teknik Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İstanbul.
• Aiartist.org. (2020). Mario Klingemann. https://aiartists.org/mario-klingemann adresinden erişildi. (Erişim Tarihi: 20.01.2021)
• Bailey, J. (2018a). AI Art Just Got Awesome. https://www.artnome.com/news/2018/3/29/ai-art-just-got-awesome adresinden erişildi. (Erişim Tarihi: 20.01.2021)
• Bailey, J. (2018b). Why Love Generative Art? https://www.artnome.com/news/2018/8/8/why-love-generative-art adresinden erişildi. (Erişim Tarihi: 20.01.2021)
• Bailey, J. (2019). Giving Generative Art Its Due. https://www.artnome.com/news/2019/4/17/giving-generative-art-its-due adresinden erişildi. (Erişim Tarihi: 15.02.2021)
• Dean, M. (2019). Artist Mario Klingemann on Artificial Intelligence, Technology and Our Future. https://www.sothebys.com/en/articles/artist-mario-klingemann-on-artificial-intelligence-art-tech-and-our-future?locale=tr adresinden erişildi. (Erişim Tarihi: 15.02.2021)
• Fischer, A. N. (2017). Computer Visions II, A Dialog Between An Artificial Intelligence and A Human. https://studioanf.com/computer-visions-video-art/ adresinden erişildi. (Erişim Tarihi: 15.02.2021)
• Kılıç, T. (2019). Hedef Nobel Konferans Serisi: “Yeni Bilim ve Kültürün Kaynağı: Bağlantısal Bütünsellik” (Video). https://www.youtube.com/watch?v=rLu2zXWvAX8 adresinden erişildi. (Erişim Tarihi: 15.02.2021)
• Laptrinhx, (2020). Generative Art: A Techno-aesthetic Critique. https://laptrinhx.com/generative-art-a-techno-aesthetic-critique-1988477824/ adresinden erişildi. (Erişim tarihi: 15.02.2021)
• Levine, J. (2010). Generative Practice. The State of The Art. Dıgımag, 57. http://digicult.it/digimag/issue-057/generative-practice-the-state-of-the-art/ adresinden erişildi. (Erişim Tarihi: 10.02.2021)
• Monro, G.P.(2016). Nanocosm: A Studio Investigation into Algorithmic Worlds. https://www.monash.edu/mada/galleries/mada-gallery/exhibitions/2016/gordon-monro,-nanocosm adresinden erişildi. (Erişim tarihi: 14.01.2021)
• Soderman, B. ve Howe, D. C. (2019). A Critique of in Generative Art. https://www.leoalmanac.org/a-critique-of-surprise-in-generative-art braxton-soderman-daniel-c-howe/ adresinden erişildi. (Erişim Tarihi: 15.02.2021)
• Studioanf (2020). Generative Adversial Porrtraits. https://studioanf.com/generative-adversarial-portraits/ adresinden erişildi. (Erişim Tarihi: 01.01.2021)
• Wrigley, K. (2020). A Brief History of Generative Art. https://studioWrigler.com/a-brief-history-of-generative-art/ adresinden erişildi. (Erişim Tarihi: 13.01.2021)
• Görsel 1: https://www.studocu.com/en-us/document/university-of-north-georgia/intro-to-psychology/lecture-notes/psyc1101-test-1-notes/1903118/view adresinden erişildi. (Erişim Tarihi: 16.02.2021)
• Görsel 2: https://ai.plainenglish.io/an-easy-guide-to-the-history-of-artificial-intelligence-37a07a1ad238 adresinden erişildi. (Erişim Tarihi: 24.01.2021)
• Görsel 3: https://softuni.bg/blog/deep-leaning-projects adresinden erişildi. (Erişim Tarihi: 10.01.2021)
• Görsel 4: https://www.sciencephoto.com/media/110662/view adresinden erişildi. (Erişim Tarihi: 20.01.2021)
• Görsel 5: https://studioanf.com/computer-visions-video-art/ ve https://studioanf.com/computer-visions-2-video-art/ adresinden erişildi. (Erişim Tarihi: 15.02.2021)
• Görsel 6: https://aiartists.org/robbie-barrat adresinden erişildi. (Erişim Tarihi: 15.02.2021)
• Görsel 7: https://aiartists.org/mario-klingemann adresinden erişildi. (Erişim Tarihi: 01.01.2021)
• Görsel 8: https://studioanf.com/ai-sculptures/ adresinden erişildi. (Erişim Tarihi: 03.01.2021)
• Görsel 9: https://studioanf.com/generative-adversarial-portraits/ adresinden erişildi. (Erişim Tarihi: 10.02.2021)