Диссертации, представленные на защиту и подготовленные в НИУ ВШЭ

С начала 2020-х годов человечество оказалось в ситуации новой научно-технической революции, связанной с так называемыми технологиями искусственного интеллекта. Речь идёт о глубоком машинном обучении и генеративных нейросетевых алгоритмах, появление которых стало наиболее заметным феноменом в этой области. Особый интерес к этим технологиям вызван тем, что автоматизация и алгоритмизация теперь затрагивают такие сферы, как искусство, дизайн и креативные практики — области, которые всегда считались прерогативой исключительно человека.Сегодня технологии машинного обучения начинают встраиваться как инструмент в самые разные направления искусства: генеративное искусство, сайнс-арт, глитч-арт, видеоарт, медиаперформанс, паблик-арт, акционизм, партисипаторное искусство, а также графический дизайн, кинематограф и коммерческая печать и многие другие. В связи с этим возникает необходимость исследовать влияние новых технологий на художественные практики и ответить на вопросы, какие новые формы и проблематику они привносят в творческий процесс и эксперименты художников. Также необходимо дополнить современные классификации медиа и компьютерного искусства, обозначая новые границы внутри художественных практик с использованием технологий машинного обучения.
В данной работе предпринимается попытка рассмотреть научное искусство, основанное на технологиях машинного обучения, как уникальный и самостоятельный феномен в контексте художественной практики компьютерного и медиаискусства. Исследование обобщает опыт учёных, как отечественных, так и зарубежных, и расширяет его в рамках научного искусства с использованием машинного обучения. Материалы, представленные в работе, дают подробное представление о специфических для этого направления практиках, фиксируют значимые персоналии художников, работающих с данными технологиями, и дополняют существующие классификации. Кроме того, они могут быть полезны в дальнейших исследованиях в области искусствознания.