Um cientista da computação sai com os artistas por uma década

Eu me interesso pela interseção da matemática e das artes desde que me lembro. Ciência da Computação é matemática discreta aplicada. No início de minha carreira acadêmica, essa interseção foi enfatizada na pós-graduação, seguida pelos programas de Artes e Ciências Digitais (DAS) da Universidade da Flórida (UF), que ajudei a formar. Então veio ATEC (Artes, Tecnologia e Comunicação Emergentes) em Dallas (na verdade, Richardson). ATEC e AHT fazem parte da Universidade do Texas em Dallas (UTD). Estou na ATEC (agora AHT) há uma década. Que coisas novas aprendi sobre as conexões entre a ciência da computação e as artes?

Artistas já codificam

Lembro-me de quando aprendi sobre Processamento com um artista, então não é como se nós, cientistas da computação, estivéssemos lá para ensinar o ponto de entrada padrão nos currículos de ciência da computação (programação ou codificação, como é mais conhecido coloquialmente). Aqui está o chutador. Quando um cientista da computação fala sobre código, geralmente é um código baseado na escrita. Você escreve um programa.

Mas no mundo das artes, a abordagem “baseada em nós” ganhou uma posição de destaque por pelo menos uma década. A diferença é o fluxo de controle (isto é, o fluxo de controle tão comum nas linguagens escritas Python e Javascript) versus o fluxo de dados (isto é, o fluxo de dados através de uma rede de funções). Os artistas e cientistas da computação estão codificando o processo de maneira diferente. Todos os computadores analógicos (mecanismos existentes muito antes de sua descendência digital na década de 1940) são fluxo de dados. Por exemplo, um relógio astronômico da Idade Média é uma máquina de fluxo de dados. Os cientistas da computação esclareceriam o fluxo de dados em termos de programação funcional, que ainda está nas margens externas.

Abordagens de fluxo de dados são comuns em arte de mídia de design e fabricação 3D (como Rhino Grasshopper), composição de vídeo e interfaces de pacotes de modelagem (como Maya).

Computação Estética

Essa é uma aula que ministrei por 12 anos na UF. A ideia por trás da aula era trazer uma ampla compreensão e apreciação da estética (do tipo familiar aos artistas) para a Computação. Vários de nós nos encontramos no sudoeste da Alemanha (Dagstuhl) em 2002 e fomos lá. Há muitas pessoas fascinantes envolvidas, e um livro foi produzido. Do meu ponto de vista, a computação estética era sobre expressar e representar criativamente construções matemáticas no núcleo da computação. Por exemplo, imagine uma estrutura de dados de árvore matemática, mas criada a partir de argila, tecidos ou quilling .

Mesmo que esses esforços possam parecer não utilitários, a tarefa de fazer chama a atenção. A pessoa que faz o fazer aprende sobre as construções porque o fazer permite a atenção, algo no cerne da memória e como processamos o mundo. Então, os artistas são criativos e sabem fazer. Isso significa que essa abordagem voltada para a arte pode ser usada ao ensinar computação. Se você habilitar a atenção, isso é tudo que você precisa. A ideia de que o maker estava fazendo o aprendizado, e não que nosso objetivo é criar uma comunicação mais ampla e um consumo público, tomou a maior parte da década. Consulte o projeto Dear Data para obter ideias sobre como representar dados de forma criativa ou navegue pelos designs de Martin Krzywinski. Nem sempre importa se a maioria das pessoas não consegue entender imediatamente os dados usando esses métodos. O objetivo é a atenção, e não apenas a comunicação.

observando

Não sei por que perdi isso enquanto fazia computação estética na UF. A outra coisa que o método artístico enfatiza é a observação/percepção. Você está sentado em frente a uma fonte ou a uma obra de arte. Você pode traduzir essas observações para a linguagem da computação? Nesse caso, a computação torna-se uma forma de ver, quase como a chuva verde presente em Matrix . A computação nem sempre tem que ser sobre utilidade – resolver um problema. Torna-se uma espécie de interpretação não muito diferente de observar algo e depois comprometer essa observação com um resultado escrito. Há uma mesa de madeira à sua frente. Ele suporta tigelas, copos, talheres, xícaras e outros objetos estranhos. Você vê, mas como interpretar essa estrutura como JSON? Que melhor maneira de aprender sobre estruturas de dados do que vê-las na sua frente? Tive algumas ideias nascentes em 2014 em um palco do TedX , mas admito que isso foi um pouco confuso e sem elaboração suficiente.

desafios

Embora essas duas estratégias ( observar a ciência da computação e representar criativamente a ciência da computação) tenham feito maravilhas em minhas aulas de AHT, existem alguns desafios significativos para uma adoção mais ampla.

Tome observação. A maioria diria que o pensamento computacional é centrado na resolução de problemas, enquanto eu e meus alunos estamos olhando o mundo através de lentes computacionais filtradas. Especialmente dentro da engenharia, o objetivo é forjar novos dispositivos e interações, não usar a teoria para explicar o que pode ser visto ou tocado. Existe uma mentalidade completamente diferente que abrange percepção e utilidade. Os educadores matemáticos há muito promovem caminhadas matemáticas ou trilhas matemáticas . Isso precisa ser estendido para ciência da computação, ciência da informação e estatística.

Agora, vamos pegar a representação criativa. Os cientistas da computação crescem com a ideia de que a notação matemática é suficiente para a representação. Talvez um diagrama ou dois. Mas por que os alunos criam obras de arte? A resposta, conforme indicado anteriormente, é que tanto a observação quanto a representação aumentam a atenção, que está no cerne da cognição. Esse é o ponto. A utilidade não é o único resultado para a ciência da computação.

Resumo

Para onde vamos daqui? Os artistas e cientistas da computação têm muito o que falar. Este ensaio sugere que esta conversa é uma via de mão dupla. Não se trata apenas de tecnologia a serviço dos artistas. É sobre a metodologia da arte (observação e representação) ser útil na compreensão de disciplinas matemáticas como a ciência da computação. Tanto a observação quanto a representação promovem a psicologia essencial da atenção. Quanto mais você presta atenção a algo, mais você aprende.