Yacht
YACHT (acronyme pour « Young Americans Challenging High Technology ») c’est Claire L. Evans, Jona Bechtolt et Rob Kieswetter. Pour leur dernier album, Chain Tripping, le trio a inventé sa propre méthode de travail à l’intersection du DIY et de la haute technologie : ils ont utilisé des réseaux neuronaux pour générer des données musicales brutes à partir de leur travail précédent, qu’ils ont arrangé en nouvelles chansons qu’ils ont ensuite apprises, interprétées et enregistrées en direct. Plutôt que de se fier à un seul outil, ils ont réuni plusieurs processus d’IA distincts : génération de texte (Char-RNN), interpolation de l’espace latent, génération audio brute (Samplernn) et « synthétiseur neural » appelé Nsynth. Ils ont été inspirés par la longue histoire de la composition générative, de l’écriture en découpage de William S. Burroughs au logiciel personnalisé « Verbasizer » de David Bowie dans les années 90.
Grâce à la structure de cet album, YACHT a pu réunir un groupe disparate d’artistes du monde entier et présenter un état de l’art de l’usage de l’intelligence artificielle à travers la typographie, les paroles, la composition, l’audio, la vidéo, l’instrumentation et la photographie. Les collaborateurs comprennent l’artiste Ross Goodwin, le neurographe Mario Klingemann, la programmeuse et poète Allison Parrish, des chercheurs chevronnés du projet Magenta de Google, et l’artiste visuel néo-zélandais Tom White, qui a utilisé une IA « moteur de perception » pour créer une suite d’abstractions d’ordinateur sérigraphiées pour Chain Tripping.
« Toute cette expérimentation serait inutile si elle n’aboutissait pas à quelque chose de plus grand que la somme de ses parties », explique YACHT. « Cet album nous a interpellés de façon inattendue, a ouvert de nouveaux dialogues et, en fin de compte, touche quelque chose de profond sur qui nous sommes. C’est ce que la technologie peut faire si elle est utilisée avec amour, dans un esprit de découverte de soi. C’est ce que l’intelligence artificielle peut être si nous la considérons non pas comme un jeu final, mais comme un point de départ. »
English
YACHT (an acronym for “Young Americans Challenging High Technology”) is Claire L. Evans, Jona Bechtolt, and Rob Kieswetter. For their latest LP, Chain Tripping, the trio invented their own working method at the intersection of DIY and high-tech: they used neural networks to generate raw musical data from their prior work, which they arranged into new songs that they then learned, performed, and recorded live. Rather than rely on a single tool, they brought together several distinct AI processes: text generation (Char-RNN), latent space interpolation, raw audio generation (SampleRNN), and a “neural synthesizer” called the NSynth. They were inspired by the long history of generative composition, from William S. Burroughs’ cut-up writing to David Bowie’s custom “Verbasizer” software from the ‘90s.
Using the framework of this album, YACHT was able to unite a disparate group of artists from around the world to showcase the state of the art in AI-assisted typography, lyrics, composition, audio, video, instrumentation, and photography. Collaborators include artist Ross Goodwin, “neurographer” Mario Klingemann, programmer and poet Allison Parrish, senior research scientists at Google’s Magenta Project, and the New Zealand-based visual artist Tom White, who used an AI “perception engine” to create a suite of screen-printed computer abstractions for Chain Tripping.
“All of this experimentation would be meaningless if it didn’t result in something larger than the sum of its parts,” explains YACHT. “This album challenged us in unexpected ways, opened new dialogues, and ultimately touches something deep about who we are. This is what technology can do it if it’s wielded with love, in a spirit of self-discovery. This is what artificial intelligence can be if we think of it not as an endgame but as a starting point.”