VÍZIA SMEROM K STRONG AI ARTS
ÍZIA SMEROM K STRONG AI ARTS-draft
Download PDF: VÍZIA SMEROM K STRONG AI ARTS-draft
link:
Artificial Aesthetics: STRONG AI ART
Statement of Research Intent – Article in progress
Estetiky umelej inteligencie: STRONG AI ART – Východiská výskumu
Lab: CULTCODE INSTITUTE OF VISUAL ARTS
Author: Tomáš Marušiak, 2021/22
ANOTÁCIA
V centre tohto príspevku stojí otázka vo vzťahu k Manovichovým trom pokusom o návrh smerujúci k definícií AI ARTS: „Čo všetko by sme mali naučiť počítač skôr, než ho naučíme robiť to, čo my ľudia nedokážeme?“. Prvé dva návrhy hodnotím ako ilustráciu WEAK AI ARTS a zároveň ich uzatváram symbolickou výzvou: „Naučme počítač vyvárať to, čo my ľudia nedokážeme a skúsme naučiť počítač, aby sám vytváral dejiny a teóriu umenia“. Tretí Manovichov návrh ponúka radikálne riešenie spočívajúce z použitia počítačov tak, aby došlo k prekročeniu obmedzení nášho tela, mozgu a predvídateľnosti ľudskej estetiky. Tento návrh považujem za otvorenie diskurzu smerom k STRONG AI ARTS v priamej väzbe s estetikami umelej inteligencie. Poukazujem na Manovichovú vyhranenosť voči neuroestetike, ktorej výstupy označuje ako cestu smerom k hľadaniu estetických univerzálií a uprednostňuje cultural analytics ako metódu výhodnejšiu k zberu dát estetickej konzumácie. Manovichové návrhy dopĺňam o filozofické východiska, ale aj o technické postupy využívajúce experimentálna neuroestetika. Navrhujem otvoriť diskurz o ich aplikácií aj cestou umeleckého výskumu, ktorý sa snažím definovať veľmi otvorene ako istý druh transpozície a následne operácie s infraexperimentálnymi procesmi predtým, ako sa premietnu do konkrétneho výskumného odpočtu.
Poďme učiť počítače to, čo my ľudia nedokážeme
Pravdepodobne je viac než len „bežne dôležité“ analyzovať Manovichovú úvahu z roku 2019 „Defining AI Arts: Three Proposals“ [1] o súčasnom stave umelej inteligencie a umenia. Prekročenie bežnej dôležitosti napĺňa vízia AI, ktorá je zároveň naplnením túžob toho „čo my ako ľudia nedokážeme“. Manovich uvažuje o niečom, čo mi je blízke svojou provokatívnosťou. Uvažuje o tom, aby sme my ľudia naučili počítače myslieť tak, aby AI vytvárala niečo, čo my ľudia nedokážeme. Treba tiež bez futuristickej opatrnosti hneď na úvod podotknúť, že je na mieste zdôrazňovať významnú úlohu dialógu medzi neurovedami a interdisciplinárnym výskumom s prvkami umeleckého výskumu, ktorý môže systematicky smerovať k uvedenej myšlienke. Túto úvahu podporuje aj skutočnosť, že v ostatných desaťročiach koncept prekonávania „meta-vzorcov“ ľudskej kultúry v istých obrysoch operoval s prekročením hraníc našej telesnosti a mozgu.
Prvé dva pokusy o návrh definície AI Arts v kontexte s tretím návrhom prinášajú príbeh WEAK AI ARTS. Manovich sa od prvého návrhu opiera o pochopenie dejín umenia AI, čo možno považovať za kľúčové, ale možno aj za nedostatočné. Jeho prvou podmienkou pre použitie AI je naučiť ju chápať dejiny umenia. Vo všeobecnosti však môžeme povedať, že riešenie ako naučiť počítač porozumieť sociálnym vzťahom a umenovede poznáme, alebo lepšie povedané, nič nám nebráni to začať spoznávať. Jedno z riešení je rozšírenie toho, ako dnes definujeme cultural analytics. Na margo uvádzam, že orientácia vo svete tu prezentovaných teórií a ich regionálnych preferencií otvára cestu k zamysleniu, či skôr, než naučíme počítač vyvárať to, čo my ľudia nedokážeme, skúsime naučiť počítač, aby sám vytváral dejiny a teóriu umenia. Druhý Manovichov návrh pripúšťa existenciu najmenej troch bodov, keď človek – autor vykonáva explicitné rozhodnutia a riadi,čo by mal počítač robiť. Človek navrhuje sieťovú architektúru a tiež algoritmus používaný na školenie siete. Po druhé, človek vytvára tréningový set. Po tretie si človek vyberie podľa vlastného presvedčenia alebo názoru najúspešnejšie artefakty. Niečo, čo je možné generovať zo zásahom človeka v prvom bode alebo zásahom človeka v druhom bode. V treťom bode je v hre aj myšlienka, že úsudok – estetický súd, ktorý motivuje k výberu najúspešnejšieho artefaktu, môže byť viac než len návrhom AI. Manovich pristupuje k ustáleniu myšlienky, že to, čo definuje AI ARTS , je typ kontroly nad procesmi vykonávanej človekom. Skôr než naučíme počítač vyvárať to, čo my ľudia nedokážeme, skusmé naučiť počítač vytvárať dejiny a teóriu umenia a vstupovať s pomocou AI do sociálnych situácií alebo vytvárať nové. V tejto chvíli sa operácia s pojmom gamifikácia[2] črtá ako veľmi perspektívna.
Tretí Manovichov návrh /pokus o definíciu AI ARTS sa sústreďuje na kľúčovú myšlienku riadeného strojového učenia, ktoré využíva neurónové siete a pri ktorom počítač aicky extrahuje bežné vzory zo skupiny artefaktov. Tento aspekt strojového učenia je v dlhej histórii počítačového umenia skutočne novou vecou. Počítač, ktorý sa sám dokáže naučiť štruktúru sveta, je podľa Manovicha pôsobivá ponuka. Ja inklinujem k možnej hypotéze, že v takýchto intenciách sa dá naučiť štruktúra sveta, pokiaľ ju človek symbolicky vytvorí ako by od znova, do poznateľnej podoby pre AI. S odkazom na predstavu vytvorenia dejín umenia AI ARTS je zrejme vhodnejšie používať pojem „štruktúry sveta“ parafrázovane, v zmysle „more media[3], more art worlds“[4]. V istej podobe sa to už deje a to v podobe vymyslenie novej štruktúry sveta prispôsobenej svetu „Google World“ [5].
Manovich takýto počítač vidí ako celkom odlišný od ľudského dieťaťa ako stroja na učenie. Odlišnosť spočíva ďaleko od heterogenity, rozmanitosti a hlučnosti skutočného sveta, ktorému je dieťa vystavené (taktiež preto, že sieťové vrstvy na extrahovanie vzorov si musíme zostaviť sami, na rozdiel od toho, že sieť sa vyvíja a vytvára sama). Na prvý pohľad je to uspokojivý návrh, pretože tu vidíme počítač, ktorý podľa všetkého kopíruje ľudské kultúrne správanie a zachytáva jeho podstatu alebo ju kognitizuje v rámci možností Google World.
Manovich si oprávnene kladie otázky: „Prečo ľudia počas svojej histórie neustále vytvárali artefakty, ktoré majú jeden meta-vzor, t.j. systematický rigidný štýl v rámci jednej skupiny artefaktov, a aj v rámci jedného artefaktu? Ľudskú estetiku charakterizuje istý druh vzorovej súdržnosti. Prečo nemáme záujem vytvárať obrazy, ktoré majú jeden estetický systém v jednom rohu a úplne iné systémy v ďalších rohoch?
Oprávnene Manovich vyhlasuje: „Nútime počítače, aby tvorili ako my“. Navrhuje radikálne riešenie spočívajúce z použitia počítačov tak, aby sa odpútali od meta-vzoru ľudskej kultúry. Odpútanie sa znamená učiť počítače robiť niečo, čo my ľudia nedokážeme, pohybovať sa medzi rôznymi systémami a estetikami v rámci jedného diela, alebo od diela k dielu v sérii.
Generovanie AI ARTS – artefaktu, situácie a skúsenosti, ktoré sú mimo ľudskú predvídateľnosť toho, čo za umenie považujeme, je tým, k čomu sa prikláňam. To nové, čo príde a prichádza, nemusí zákonite nadväzovať na to, čo bolo nové takým spôsobom, na aký sme zvyknutí. Tradíciu modernistickej revolúcie v tomto prípade považujem skôr za fragment meta-vzoru.
Tretí Manovichov pokus poukazuje na obmedzenia nášho tela, mozgu a technických možností. Poďme učiť počítače to, čo my ľudia nedokážeme. „Naučiť počítač, čo my ľudia nedokážeme“ znamená v prvom rade naučiť AI vytvárať niečo, čo nás prekvapí novou estetikou a zároveň nás ju naučí vnímať. Spojenie „nová estetika “ alebo estetiky umelej inteligencie v uvedenom prípade treba chápať skôr ako trinástu komnatu estetiky AI.
Keď otvárame reálny diskurz k Manovichovým návrhom, hlavným aktérom je WEAK AI, ktorá sa spolieha na ľudské zasahovanie. Pochopiteľne výnimku tvorí tretí návrh, ktorý sa podobá na niečo, čo bolo skonštruované zo STRONG AI[6] ako konštruktu umelej inteligencie, ktorý má mentálne schopnosti a funkcie, ktoré napodobňujú ľudský mozog. Dôležité je však zvlášť zdôrazniť, že filozofia „STRONG AI“ nevidí rozdiel medzi softwarom, ktorý verne napodobňuje „ľudský mozog“ a výsledkom kognitívnych alebo kreatívnych procesov človeka. Predkladaný koncept je postavený na prekračovaní hraníc telesnosti, preto rovnako ako stroj, aj človek by mal byť vylepšený. Aj ľudský vstup akceleruje vývoj STRONG AI pre vytvorenie vedomia podobného človeku a preto operujme aj s myšlienkou, že vylepšený človek tiež akceleruje vývoj STRONG AI.
ARTIFICIAL AESTHETICS
Artificial Aesthetics [7] je názov publikácie[8] a zároveň pokus o ustálenie pojmu otvorením diskurzu na poli AI orientovanej k umeniu a designu. Manovich sa spoločne s Ariallim pokúšajú poskytnúť pohľad na estetiku AI z viacerých strán. Manovich definuje estetiku AI ako rozšírenie ľudských estetických schopností, ktoré prehlbujú tvorivé procesy, ako aj chápanie a vnímavosť kultúrnych artefaktov[9]. Argumentácie posilňuje tým, že ak sú médiá v tradičnom zmysle rozšíreniami ľudských zmyslov, potom je AI ďalším rozšírením ľudských schopností pri sprostredkovaní medzi nami a svetom.
Takýto koncept nadväzuje na mnou navrhnuté doplnenia vo vzťahu k Manovichovým trom pokusom o definíciu AI ARTS. Mám za to, že rozšírenie poľa pôsobnosti estetiky, ktorá zahŕňa prírodné aj človekom vytvorené predmety a zážitky, ako aj zážitky vytvorené strojom, je zásadné východisko. Teda takáto definícia zasahuje aj do špeciálnej oblasti „krásy“, ako napr. krása matematiky[10] alebo krása AI, ale aj krása vyvolaná cestou niečoho, čo by sme mohli nazvať brain hackom – ako nástrojom vylepšenia. Týmto smerujem ku koncepcií estetík umelej inteligencie, ktoré budú operovať s rodiacou sa definíciou, ale predovšetkým budúcou realizáciou Strong AI ARTS.
BRAIN HACK
Zatiaľ všetko, čo bolo uvedené, smeruje ku filozofickému návodu ako vytvoriť kreatívny stroj, čo znamená v ponúkanom kontexte realizovať „brain hack“[11]. Preto je namieste orientovať pozornosť aj smerom k dialógom medzi umením a neurovedami. Ani v tejto chvíli Manovicha neopustím, zastavím pri aktuálne vydávanej publikácii Artificial Aesthetics A Critical Guide to AI [12]. Jeden z referenčných bodov vysvetľuje pohľad na experimentálnu estetiku, ktorá kladie dôraz na analýzu takzvaných „závislých premenných“, ako sú napr.: kontrolované reakcie subjektov, merané pomocou úsudkov na dobre kalibrovaných stupniciach, fyziologické reakcie (srdcová frekvencia, kožná vodivosť, dilatácia zreníc a pod.) a mozgová aktivita meraná pomocou EEG alebo fMRI. Oproti tomu Manovich stavia výpočtovú analýzu AI estetického správania ako prístup zameraný na objekt pri opise „nezávislých premenných“, ktoré ľudia každý deň konzumujú a posudzujú. Miesto toho môžu algoritmy sledovať individuálne preferencie a správanie bez toho, aby museli modelovať estetické reakcie na základe súhrnných priemerov. Ako kľúčovú výhodu výpočtových prístupov k estetike vidí skutočnosť, že nie sú viazané na hľadanie estetických univerzálií.
Aj napriek Manovichom uvedeným výhodám sa estetika AI pravdepodobne musí vysporiadať s metodologickými výzvami, ktoré sú charakteristické pre uvádzané experimentálne prístupy. Vysporiadanie sa s metodológiou môže znamenať aj použiteľnosť uvádzaných metód v umeleckej praxi.
Priateľskou kritikou voči Manovichovej vyhranenosti k neuroestetike sa pokúsim predstaviť iný pohľad obhajujúci aj jeho pozície smerom k neurovedám, ktoré – verím – dokážu v navrhovanom koncepte poskytnúť mnoho riešení. Konštatovania a zamyslenia sa nad ľudskou estetikou, ktorú charakterizuje súdržnosť štýlu a zároveň návrh možností, ktorý by dokázal takéto obmedzenie prekonať, by bolo vhodné hľadať v minimálne troch typoch orientácií k neurovedám. Prvá spočíva v analytickej orientácií, ktorá by mohla vychádzať z úvahy, že dnes je už takmer celá kultúra digitálna. Takýto typ by sa dal aplikovať cestou analýz obrovského počtu digitálnych dát o umení na hľadanie odpovedí, prečo je súdržnosť štýlov tak silne typická pre ľudskú estetiku. Druhý typ vychádza z potreby k intervenciám voči ľudskej obmedzenosti (brain hack), ktoré vytvoria možnosti človeku chápať, ale aj pociťovať estetický zážitok mimo dnes známe limity. Tretí typ spočíva v orientácií špeciálnej „strong AI ARTS“, ktorej základnou výzvou je výpočtová kreativita so zabudnutím na Turing test. Zabudnutímmyslím overenie nie len diela vytvoreného strojom, ale napríklad aj novej artificiálnej sociálnej situácie umeleckého kontextu.
Práve s odkazom na uvedené navrhujem rozšíriť pohľad na neuroestetiku, ktorá sa aj dnes orientuje prevažne na neuroimaging[13] reakcii na umelecké dielo. Pre tento moment necítim potrebu načrtávať kvalitatívne hodnotenia neuroestetických modelov t.j.: Zeki, Redies,Chatterjee a Leder. Musím však zdôrazniť, že teoretický výskum, ktorý by poskytol celistvejší pohľad v interdisciplinárnych kontextoch smerom k AI ARTS, je viac než potrebný. Rozšírenie by malo smerovať od pasívneho vnímania diela-autora-producenta-recipienta k aktívnemu, teda mapujúcemu proces tvorby.
Skúsim sa hlavne kvôli navrhovanému rozšíreniu sústrediť na vymedzenie rámca, ktorý ohraničuje súbor AI a technologických možností neurovedy, ktoré sú vo vzťahu k umeleckému experimentu použiteľné priateľským spôsobom. Výber výskumno-technických prostriedkov vidím v smerovaní k analýze najmenej invazívnych postupov aplikovateľných bez nutnosti laboratórnych podmienok. Práve uvádzaný aspekt je dôležitý pre to, aby mapovanie dráhy autor-producent-recipient bolo realizované v takzvanom domácom, alebo čo najprirodzenejšom prostredí. Netreba zabúdať, že digitalizácia priniesla nový druh intímneho vnímania kultúrneho artefaktu ale aj vzťahu k tvorivému prostrediu. Ako veľmi zúžený výber uvádzam na ilustráciu metódy: Facial Expression Recognition, Transcranial magnetic stimulation a postupy AI[14] s presahom do dátovej analytiky pri veľkom alebo kvantitatívne významnom počte umeleckých experimentov, ktoré by mohli mať potenciál poskytnúť nový pohľad nie len na vizuálne umenie.
Umelecký výskum a umelecké stratégie
Hlavne v akademickom prostredí umelecký výskum charakterizujú tri paradigmy. Prvá paradigma (takzvane výskumná) reprezentuje to, že diela sú produkciou vedomostí. Druhá paradigma (takzvane metodická) reprezentuje to, že umelecké diela možno odrážajú nejaký výskumný zámer. Popri uvedených dvoch exituje pokus o ustálenie tretej cesty ako syntézy umeleckej praxe a výskumu v akademickom prostredí.[15] Takýto, pohľad imunizuje nedefinovateľnosť umenia ako ľudskej činnosti v prostrediach, ktoré si pre svoju politickú oprávnenosť vyžadujú konkrétny druh merateľného odpočtu.
Ak chceme realizovať brain hack ako výskumnú metódu, skúsme zneužiť „umenie“ a preň typický odklon od striktnej ingerencie výskumných metodík alebo vedeckej obmedzujúcej etiky. Definícii a pohľadov na umelecký výskum je mnoho. Pre túto chvíľu nie je dôležitá žiadna definícia a dokonca pokus o ňu považujem za zbytočný. Pre zameranie navrhovaného výskumu je dôležitá fascinácia „umeleckými stratégiami“, ktoré obsahujú výrazný transpozičný potenciál k neurovedám a umelej inteligencii. Nechcem ponúkať žiadne návrhy, len zamyslenie alebo veľmi jemný návrh, kam by bolo dobré sa uberať.
Michael Schwab otvoril v publikácií „In Transpositions: Aesthetico-Epistemic Operators in Artistic Research“ [16] formou esejí od rôznych autorov pomerne zahmlený obraz toho, čo transpozícia môže znamenať vo vzťahu k umeleckému výskumu. Pojmy vo vzťahu k transpozícií sa objavujú v rôznych vedných alebo výskumných odboroch, ale „transpozíciia“ ako umelecké privlastnenie výrazu artikuluje niečo zvláštne smerom k umeleckému výskumu. Recenzia tejto knihy od Theodora Bartha[17] pripomína esej od Rosy Braidotti, ktorá naznačuje, že etika nomádskej ontológie je zabudovaná do základov editorskej iniciatívy Michaela Schwaba, vrátane základov toho, čo sa od čitateľa požaduje. Je to náročná, ale zaujímavá, možno aj dôležitá úloha: chápať každú esej ako príležitosť na nové stretnutie s témou na tejto úrovni. To znamená v podstate zaoberať sa transpozíciou ako operáciou s infraexperimentálnymi procesmi predtým, ako sa premietnu do vedy, umenia alebo filozofie. Transpozície v uvedenom vnímaní potrebujú polytetickú definíciu, algoritmus, dátový odpočet, jednoducho niečo, čo extrahuje dáta, ale aj dodáva nové dáta.
Ak sú transpozície jednou z ciest k STRONG AI ARTS možno by nás mohli zaujímať komplexnejšie štruktúry umenia, než len dielo, ktoré prejde Turingovým testom. Pozrime sa na obraz umelca, ktorý je determinovaný jeho talentom (najmä v našej kultúre). Psychologický výskum podporuje hypotézu, že len niektoré deti majú talent, ktorý im neskôr pomáha stať sa veľmi zručnými v niektorých veciach[18]. Psychológovia tiež zistili, že gény majú silný vplyv na zručnosti malých detí v kreslení postavy[19]. Mnohí výtvarní umelci napriek klasickému akademickému vzdelaniu, kresbu postavy prirodzene neovládajú. Mierim na to, že pravdepodobne existuje korelácia medzi talentom v nejakej podobe zručnosti a spôsobom invenčného uvažovania (tvorby umeleckých stratégií), a to všetko ako genetická výhoda. Rovnakým smerom sa uvažuje aj o stroji, ktorý dokáže prekonať bariéry výpočtového manierizmu. Vytvoriť kreatívny stroj môže znamenať aj realizovať „brain hack“[20] na ľuďoch s rozvinutými kompetenciami a na ľuďoch, ktorí aj bez talentu dokážu napodobovať tvorbu a vytvárať sociálny kapitál na poli umenia. Genetickú výhodu tu neuvádzam s cieľom eugenickej propagandy, ale s cieľom odlíšiť jedincov, nakoľko hranie úlohy umelca je rovnako legitímna pozícia ako pozícia AI umelca.
Koncepčná výhoda pre takéto výskumy je v narastajúcom množstve tvorcova a artefaktov. Počet profesionálnych vizuálnych umelcov vzrástol od začiatku 21.st. exponenciálne. Vzrástol aj počet fyzických možnosti prezentácie vizuálneho umenia, ktorá istej miere stratila na exkluzivite a mnohé diela už nemajú prirodzenú fyzickú formu. V mnohých ohľadoch sa tvorba profesionálov, profesionálov bez akademického vzdelanie a amatérov veľmi neodlišuje. Jednoducho fenomén kultúrnych softvérov a rovnako digitálneho publika „demokratizuje rozdiely“.
Na viedenskej Universität für angewandte Kunst Wien bol zavedený predmet-laboratórium: „Artistic Strategies[21]“. Z opisu predmetu vyberám: „Účelom kurzu týchto laboratórií je umožniť študentom rozvíjať svoje vlastné umelecké stratégie založené na špecifických projektov, nie na doktríne alebo vzorci.“ Vyhnúť sa doktríne alebo vzorcu je to, čo pre mňa hoci len pocitovo definuje umeleckú stratégiu. Podotýkam, že „hoci len pocitovo“ je predmetom možného výskumu. Sociálne média[22] nám dnes ponúkajú obrovský počet úspešných umeleckých stratégií, ktoré negeneruje engine pre vytvorenie AI románu, ale v budúcnosti by mohol.
[1] MANOVICH, Lev. Defining AI Arts: Three Proposals. Manovich.net [online]. 2019 [cit. 2021-03-03]. Dostupné z: http://manovich.net/index.php/projects/defining-ai-arts-three-proposals
[2] Gamification. Wikipedia: the free encyclopedia [online]. San Francisco (CA): Wikimedia Foundation, 2001- [cit. 2022-03-04]. Dostupné z: https://en.wikipedia.org/wiki/Gamification
[3] MANOVICH, Lev. Cultural Analytics: Visualizing Cultural Patterns in the Era of “More Media”. Manovich.ne [online]. 2009 [cit. 2022-03-05]. Dostupné z: http://manovich.net/index.php/projects/cultural-analytics-visualizing-cultural-patterns.
[4] Poznámka: pozri aj BECKER, Howard Saul. Art Worlds. University of California Press, 2008. ISBN 978-0-520-25636-1.
[5] Poznámka: Google world- pomocný termín, ktorý predstavuje svet dotváraný technológiami od spoločnosti Google,
[6] Pozri aj: SABOURET, Nicolas. Strong AI. In: SABOURET, Nicolas a Lizete DE ASSIS. Understanding Artificial Intelligence [online]. Chapman and Hall/CRC, 2020, 2020-12-9, s. 137-141 [cit. 2022-07-28]. ISBN 9781003080626. Dostupné z: doi:10.1201/9781003080626-15
[7] Poznámka: Artificial Aesthetics je možné v preložiť ako estetiku generovanú AI pre jednoduchosť navrhujem používať termín „estetika AI“
[8] Poznámka: V čase keď píšem o tejto publikácii boli vydané len prvé dve kapitoly, pozri:
MANOVICH, Lev a Arielli EMANUALE. Artificial Aesthetics A Critical Guide to AI, Media and Design: A Critical Guide to AI, Media and Design [online]. 1. 2021 [cit. 2022-03-08]. Dostupné z: https://www.academia.edu/
[9] Poznámka: Sociálny alebo kultúrny artefakt pozri: WATTS, Richard J. The pragmalinguistic analysis of narrative texts. 1. Gunter Narr Verlag, 1981. ISBN 978-3-87808-443-3.
[10] ZEKI, Semir, John Paul ROMAYA, Dionigi M. T. BENINCASA a Michael F. ATIYAH. The experience of mathematical beauty and its neural correlates. Frontiers in Human Neuroscience [online]. 2014, 8 [cit. 2022-0306]. ISSN 1662-5161. Dostupné z: doi:10.3389/fnhum.2014.00068
[11] Poznámka:. Brain hack týmto termínom označujem extrakciu informácii o neagrobiologických procesoch, pozri aj: BAXANDALL,, Michael. Patterns of intention: on the historical explanation of pictures. 1. New Haven: Yale University Press, 1985. ISBN 0-300-03465-2.
[12] MANOVICH, Lev a Arielli EMANUALE. Artificial Aesthetics A Critical Guide to AI, Media and Design: A Critical Guide to AI, Media and Design [online]. 1. 2021 [cit. 2022-03-08]. Dostupné z: https://www.academia.edu/
[13] Neuroimaging. In: Wikipedia: the free encyclopedia [online]. San Francisco (CA): Wikimedia Foundation, 2001- [cit. 2022-07-28]. Dostupné z: https://en.wikipedia.org/wiki/Neuroimaging
[14] Poznámka. Pozri: Motion capture. In: Wikipedia: the free encyclopedia [online]. San Francisco (CA): Wikimedia Foundation, 2001- [cit. 2022-07-28]. Dostupné z: https://en.wikipedia.org/wiki/Motion_capture, Transcranial direct-current stimulation. Wikipedia: the free encyclopedia [online]. San Francisco (CA): Wikimedia Foundation, 2001- [cit. 2022-03-09]. Dostupné z: https://en.wikipedia.org/wiki/Transcranial_direct-current_stimulation
[15] DJAHWASI, Herry Rizal a Zaharul Lailiddin SAIDON. Artistic Research: Artistic as Research vs Artistic as Method. International Journal of Academic Research in Business and Social Sciences [online]. 2020, 10(11), Pages 292-309 [cit. 2022-03-03]. ISSN 2222-6990. Dostupné z: doi:10.6007/IJARBSS/v10-i11/8091
[16] SCHWAB, Michael. “Introduction.” Transpositions: Aesthetico-Epistemic Operators in Artistic Research, edited by Michael Schwab, Leuven University Press, 2018,
[17] BARTH, Theodor. “Review of Michael Schwab (ed.), ‘Transpositions. Aesthetico-Epistemic Operators in Artistic Research.’” jar-online.net. 13/12/2019. https://doi.org/10.22501/jarnet.0020
[18] HOWE, Michael J. A., Jane W. DAVIDSON a John A. SLOBODA. Innate talents: Reality or myth?. Behavioral and Brain Sciences [online]. 1998, 21(3), 399-407 [cit. 2022-03-06]. ISSN 0140-525X. Dostupné z: doi:10.1017/S0140525X9800123X
[19] ARDEN, Rosalind, Maciej TRZASKOWSKI, Victoria GARFIELD a Robert PLOMIN. Genes Influence Young Children’s Human Figure Drawings and Their Association With Intelligence a Decade Later. Psychological Science [online]. 2014, 25(10), 1843-1850 [cit. 2022-03-06]. ISSN 0956-7976. Dostupné z: doi:10.1177/0956797614540686
[20] Poznámka. Brain hack týmto termínom označujem extrakciu informácii o neurobiologických procesoch,