ADA | Artificial Drawing & Design Aesthetics

L'unità di ricerca in "Artificial Drawing and Design Aesthetics" è identificata con l'acronimo "Ada" in quanto è acrostico di “Artificial Design Aesthetics” nonché “nome proprio” di Ada Byron King, colei che, dando corpo al concetto di "software", ha intuito il modo in cui una forma di "intelligenza artificiale" può riguardare molti domini sociali della produzione artistica, tecnica ed estetica. L'iniziativa parte dalla disciplina universitaria tradizionale del “Disegno” che ha per oggetto la teoria e la pratica delle raffigurazioni progettuali (le rappresentazioni tecniche e le raffigurazioni euristiche e comunicative del progetto) anche dal punto di vista dei valori estetici in gioco e della morfologia immanente agli oggetti figurati. Fissa il suo focus sul "Disegno Artificiale" [Artificial Drawing], ovvero, ciò che l’uso delle applicazioni di intelligenza artificiale [AI] comporta alla materia (teorica e pratica) del “Disegno”. Considera rientranti nella materia del “Disegno” molti mezzi di AI usati oggi nelle pratiche progettuali per a) riconoscere, leggere e classificare altri corpora di immagini, b) per generare nuove immagini a partire dagli immani dataset ricavati da corpora di diverse possibili sostanze espressive. Quindi, con “Disegno Artificiale” s'intende l’uso di strumenti di AI sia nello studio morfologico e morfometrico di oggetti e ambienti a partire da pattern di informazioni (a), sia la raffigurazione progettuale (b); precisamente: a) gli strumenti AI – dal Data Mining all’ ’Information Visualization (infografica) – che superano le possibilità della percezione e computazione umana nel riconoscere e misurare pattern informativi in corpora di dati; sono queste spesso applicazioni prodotte tramite deep learning su vasti dataset sincretici (verbali, visivi, ecc.). In questo senso morfologico e morfometrico i primi esempi di “Disegno Artificiale” nello scorso decennio sono stati sistemi di pattern recognition, come quelli oggi sempre più impiegati nella diagnostica medica tramite immagini e specialmente nell’istopatologia e in radiologia, utilizzandoli per fornire strumenti di expertise visuale anche nel dominio dell’arte e del design. b) gli strumenti di AI che si dimostrano efficaci nell'automatizzare diversi tipici compiti produttivi nel campo delle raffigurazioni progettuali: dal concept al rendering, dal rilievo alla modellazione parametrica, in ambiti come l'architettura, l'urbanistica e il design (del prodotto e della comunicazione). Una parte delle più recenti applicazioni di “Disegno Artificiale” sono programmate con processi di deep Learning nutriti con immani data set: corpora di immagini visive, spesso immagini verbalmente etichettate e/o di testi in linguaggio naturale. Sono queste applicazioni fatte per imparare a posteriori a riconoscere pattern informativi che sfuggirebbero in gran parte alla computazione e percezione umana; sono inoltre capaci di generare nuovi dati rispondendo a input formulabili in qualche sostanza espressiva (visiva, acustica, verbale, …), producendo in risposta classificazioni di altri corpora di immagini, o generando nuove immagini inedite. In generale, tali applicazioni producono nuove catene sintagmatiche che risultano adeguate al significato (umano) del prompt fornito. Dato che il passaggio da tecniche di Disegno tradizionale a strumenti di Disegno Artificiale, oltre a sconvolgere le pratiche lavorative del disegno, mette drasticamente in questione concetti estetologici, epistemologici, mediologici e giuridici tradizionali, come le nozioni “immagine” (riferita a pattern di item d’informazione o catene sintagmatiche non più percepibili da occhi od orecchi umani) prodotta da macchine per altre macchine, "autorialità", “stile”, “carattere”, “maniera”, “forma”, “ductus”, "scrittura asemica", "falso", "contresempio", "controfattuale", ecc., nell’impatto dell’AI nel campo della figurazione progettuale, della sua interpretazione storico-critica, estetologica