Позже Гутчин в соавторстве с Б. В. Бирюковым, обобщая и осмысливая обширный материал в книге под названием «Машина и творчество», приводит наглядную классификационную схему «Кибернетические методы в искусстве», согласно которой существовало несколько главных векторов: стихосложение, музыка, художественное восприятие, а также ряд иных творческих областей. В рамках стихосложения авторы называют анализ метра и ритма, анализ стилевых характеристик, создание каталога рифм и синтез стихотворных текстов в качестве ключевых функций, выполняемых посредством ЭВМ. Блок «Музыка» подразумевает сочинение мелодий заданного стиля, сочинение аккомпанемента, гармонизацию мелодий и проверку задач по гармонии на ЭВМ. Что касается художественного восприятия, то здесь Бирюков и Гутчин указывают на возможность посредством компьютера формализовать работу жюри, моделировать анализ восприятия, шкалировать эстетические оценки и измерять стили. Наконец, в разделе «Некоторые другие направления» ученые перечисляют автоматизацию архитектурного проектирования, анализ драматургических построений, синтез мультипликационных фильмов, создание скульптурных портретов и высококачественное копирование произведений искусства92.

Выделив из этой схемы музыку, поэзию и мультипликацию, мы дополним перечень дизайном и изобразительным машинным творчеством. Названные виды искусства имеют непосредственное отношение к ген-арту, ведь эксперименты в них проводились на основе специально написанных программ, алгоритмических конструкций, с использованием генераторов случайных чисел, наделявших машину ролью автора либо соавтора.

Отметим, что первоначально в СССР, как, например, и в США, компьютеры были достоянием крупных научно-исследовательских центров, и доступ к ним имели лишь специально подготовленные инженеры, программисты, математики. Именно поэтому первые попытки генерации творческого материала посредством компьютера принадлежали людям, далеким от сферы искусства: первопроходцами на поприще ген-арта выступали представители научного сообщества, зачастую движимые любопытством и желанием обозначить границы возможностей вычислительных машин. Это говорит об изначальной принадлежности генеративного компьютерного искусства к сфере science art и косвенно указывает на преобладание научно-технической составляющей над художественно-эстетической.

Как бы то ни было, львиная доля экспериментов подобного рода проводилась в музыке и поэзии, что легко объяснимо: «Музыка и стихи казались особенно заманчивыми для кибернетического моделирования, поскольку их структура наиболее просто формализуема: она содержит конечное число элементов и способов их соединения»93.

Так, в 1961–1962 годах математики Казанского университета Р. Г. Бухарев и М. С. Рытвинская посредством машины «Урал» синтезировали мелодии «в форме восьмитактового периода в до мажоре (на белых клавишах рояля). В их работе выбор отдельной ноты зависит лишь от предыдущей, интервал выбирается случайным образом посредством таблицы случайных чисел в соответствии с заданным распределением частот»94.

Год спустя «М. С. Рытвинская и В. И. Шаронов составили программу для гармонизации четырехголосными аккордами восьми-тактовых мелодий на электронной вычислительной машине „М-20“ … Выбор элементов (определение гармонической функции ноты мелодии, длительность и высота ноты в присоединяемых голосах и т. д.) происходит с помощью программного датчика псевдослучайных чисел в соответствии с заданными правилами гармонизации»95.

К 1967 году московский математик А. М. Степанов «разработал программу для сочинения и звуковоспроизведения двух-, трех- и четырехголосных полифонических композиций в соответствии с правилами канона простого и сложного контрапунктов строгого стиля… Сочинение происходит в два этапа: сначала составляется ритм, а затем – звуковысотные линии каждого голоса»96.

Однако наиболее известными и признанными в музыкальной и научной среде оказались эксперименты Р. Х. Зарипова (1929–1991). Еще в 1959 году на машине «Урал» он синтезировал одноголосые музыкальные пьесы, получившие название «Уральские напевы». Затем на машине «Урал-2» Зарипов сочинил музыкальные пьесы, песенные мелодии, а также выполнил гармонизации мелодий.

Впоследствии Зарипов подытожил результаты своей многолетней деятельности, в ходе которой ему удалось сделать следующее: а) моделировать сочинение мелодий; б) моделировать сочинение песенного ритма; в) создать программу для гармонизации заданной мелодии, имитирующую учебную работу студентов музыкальных училищ и консерваторий и решающую задачи по гармонизации; г) создать программу для анализа студенческих решений задач по гармонизации и выявления в них ошибок, выполняющую функции экзаменатора и являющуюся прототипом обучающей системы; д) моделировать сочинение одноголосых вариаций заданной мелодии – темы вариации97.

Если «в среде профессиональных музыкантов и музыковедов… почти утвердилось представление о позитивном значении кибернетического моделирования музыки для развития и совершенствования наших взглядов о природе музыкального творчества и его закономерностях»98, то эксперименты по созданию „автопоэм“ «менее известны и вызывают более настороженное отношение»99.

Недоверие к машинной поэзии, очевидно, обусловлено, с одной стороны, имевшим место фактом мистификации. В 1959 году в книге Н. Кобринского и В. Пекелиса «Быстрее мысли»100 был опубликован перевод якобы сочиненного компьютером стихотворения «Ночь кажется чернее кошки черной…». Только через год авторы книги узнали, что это «мистификация американских юмористов»101. Стихотворение тем не менее успело получить известность в самых широких кругах и стало «предметом разбора достоинств и недостатков машинной поэзии»102. Только почти десять лет спустя Пеке-лис опубликовал статью в «Московском комсомольце», в которой сообщил читателям правду.

С другой стороны, причина настороженного отношения к машинному стихосложению кроется в смысловой бессвязности такого рода «стихотворной продукции». Исследователь С. А. Завадский в своей статье «Теория и практика „машинного искусства“» приводит в качестве примера переведенные с немецкого автопоэмы Г. Штеккеля, созданные посредством компьютера:

Кстати, в стилистическом и семантическом аспектах здесь, в частности, прослеживаются отголоски дадаистских стихотворений, что свидетельствует об очевидном сходстве творческих результатов, достигаемых при использовании автономных систем, – неважно, являются ли источником «случая» игральные кости, «метод нарезок» или генератор случайных чисел.

С точки зрения большинства реципиентов, такие наборы бессвязных предложений едва ли представляют интерес: так, в одном из выпусков журнала «Литературная Россия» за 1969 год упоминалось о прошедшей в Лондоне выставке электронных машин, специализирующихся в разных областях искусства, на которой «машины-поэты не блистали, еще раз подтвердив, что вряд ли возможно автоматизировать такой вид деятельности, как оригинальное творчество»104.