Le più recenti innovazioni tecnoculturali introdotte soprattutto dalle applicazioni dell’intelligenza artificiale hanno profondamente ampliato e rivoluzionato i processi di trasformazione delle informazioni in immagini e viceversa, offrendo trasversalmente nuovi spunti teorico-operativi sia nella fase della produzione di immagini (IA generativa), sia in quella di lettura e decodifica dei linguaggi grafici (machine learning). La storia della rappresentazione testimonia in più modi come l’arte e la scienza, utilizzando le tecnoculture dei tempi in cui si sono trovate a operare, abbiano elaborato diversi sistemi di visualizzazione e differenti estetiche dei linguaggi grafici che, trasformando dati e sentimenti in immagini, ipotizzano anche processi di discretizzazione inversi. In altre parole, il tema della traduzione in forma visiva della complexity and contradiction (citando Robert Venturi) del mondo, filosofica necessità dell’essere umano, ha sempre generato progetti di rappresentazione e caratterizzato sperimentazioni di diversi linguaggi espressivi ma anche di strumenti di rilevamento, analisi e controllo. Emerge così il principale obiettivo di questa ricerca, ovvero, la sperimentazione di alcune delle potenzialità offerte dalla IA di tradurre dati e informazioni in immagini e viceversa. Abbiamo così esplorato i processi di ibridazione culturale e riciclaggio estetico propri della tecnocultura oggi disponibile elaborando nuovi modelli semantici come mappe da esplorare e interpretare, interessanti laboriosità di natura interdisciplinare che producono conoscenze crossmediali intrecciando narrazioni analogiche con innovativi sistemi algoritmici di simulazione e configurazione.
Dall’informazione alla mappa e viceversa: ibridazioni culturali e riciclaggi estetici nell’era dell’IA / From Information to Map and Vice Versa: Cultural Hybridisations and Aesthetic Recycling in the Age of Ai.
Maurizio Unali;Giovanni Caffio
2025-01-01
Abstract
Le più recenti innovazioni tecnoculturali introdotte soprattutto dalle applicazioni dell’intelligenza artificiale hanno profondamente ampliato e rivoluzionato i processi di trasformazione delle informazioni in immagini e viceversa, offrendo trasversalmente nuovi spunti teorico-operativi sia nella fase della produzione di immagini (IA generativa), sia in quella di lettura e decodifica dei linguaggi grafici (machine learning). La storia della rappresentazione testimonia in più modi come l’arte e la scienza, utilizzando le tecnoculture dei tempi in cui si sono trovate a operare, abbiano elaborato diversi sistemi di visualizzazione e differenti estetiche dei linguaggi grafici che, trasformando dati e sentimenti in immagini, ipotizzano anche processi di discretizzazione inversi. In altre parole, il tema della traduzione in forma visiva della complexity and contradiction (citando Robert Venturi) del mondo, filosofica necessità dell’essere umano, ha sempre generato progetti di rappresentazione e caratterizzato sperimentazioni di diversi linguaggi espressivi ma anche di strumenti di rilevamento, analisi e controllo. Emerge così il principale obiettivo di questa ricerca, ovvero, la sperimentazione di alcune delle potenzialità offerte dalla IA di tradurre dati e informazioni in immagini e viceversa. Abbiamo così esplorato i processi di ibridazione culturale e riciclaggio estetico propri della tecnocultura oggi disponibile elaborando nuovi modelli semantici come mappe da esplorare e interpretare, interessanti laboriosità di natura interdisciplinare che producono conoscenze crossmediali intrecciando narrazioni analogiche con innovativi sistemi algoritmici di simulazione e configurazione.I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.


