A designer designed typography, and a machine mechanically learned it and generated images. After that, the generated images were classified into “what looks like a character” and “what is not a character.”
In machine learning, a character that the designer produces is learned and generated by being perceived as a form. The meaning of the character does not exist there, and a character is transformed into a pure shape and generated.
When the designer classified the pure shapes, the meaningless shapes are transformed back into meaningful characters.
In exchanges between a human and a machine, characters go back and forth between meaninglessness and meaningfulness, and the significance of their existence sways. Its boundary changes from one viewer to another. Is this a character or not? In consciousness, the meaning of a shape keeps swaying.

デザイナーがタイポグラフィーをデザインし、それらを機械学習で学習、画像を生成。その後、生成された画像を「文字のようなもの」と「文字でないもの」に選別していった。
機械学習はデザイナーが制作した文字を単なるカタチととらえて学習・生成する。そこに文字としての意味は存在せず、文字はただのカタチに変換され、生成される。
ただのカタチの中からデザイナーが選別していくことで意味をもたないカタチから意味のある文字へと再度変換される。
人と機械のやりとりの中で、文字は意味と無意味を往来し、存在意義が揺れ動き、その境界は見る人によっても変化する。
これは文字なのか、文字でないのか。その意識の中でカタチの意味は常に揺れ動き続ける。