生成艺术在儿童艺术教育中的应用及启示

张学而

(江苏第二师范学院，江苏南京，210013)

一、生成艺术的起源与发展

生成艺术(Generative Art)也称算法艺术(Algorithmic Art)，通常指通过计算机编码生成艺术创作的一种艺术形式。20世纪60年代，美国计算机图形学者玛格丽特·博登(Margaret Boden)与欧内斯特·爱德蒙兹(Ernest Edmonds)率先提出了生成艺术这一概念。2003年，纽约大学艺术学教授菲利普·加兰特尔(Philip Galanter)在《何为生成艺术——复杂性理论作为艺术理论的背景》一文中指出，生成艺术是艺术家借助具有一定自主性的系统来实现的艺术形式，这些系统包括自然语言规则、计算机程序、机器等其他程序性发明，生成艺术作品自这类程序系统的运行过程中诞生。[1]到目前为止，生成艺术作为一种新兴的后现代艺术表现形式尚不具备完全统一的定义，艺术家对生成艺术的理解因人而异。然而，对于生成艺术的共识在于其创作过程中的关键要素——自治系统(Autonomy System)[2]，与其他类型的艺术相比，在生成艺术的创作中，艺术家或多或少放弃了个体在艺术创作中的主控权，而是把部分甚至全部控制权交给了特定的自治系统。

广义上说，生成艺术的系统可以是任何简单的规则系统，如原生艺术和民间艺术中以简单规则呈现的拼贴或几何图形，汉代织造技术中的花本式提花图案，波普艺术中有序、重复出现的画面元素。此外，也可以是随机系统，如杰克逊·波洛克(Jackson Pollock)的行动绘画实验(Action Painting)，约翰·凯奇(John Cage)对声音的随机选择方式，等等。而狭义的图像生成艺术则特指运用来自人工生命领域的复杂系统进行创作的艺术。

在图像艺术领域，艺术家从20世纪中期就已经开始尝试利用计算机程序创作图像生成艺术。1952年，艺术家本·拉波斯基(Ben F. Laposky)运用计算机程序和CRT输出设备创作出系列黑白图像《电子抽象》(Electronic Abstractions，1953)，成为世界上第一幅由程序生成的图像艺术作品。1972年，罗马尼亚艺术家保罗·尼古(Paul Neagu)在英国创立了生成艺术团体(Generative Art Group)。[3]直至20世纪末，随着生成艺术家、音乐家与理论研究者开始聚集，生成艺术最终成为艺术与科技之间的新兴交叉学科。随着现代科学技术的发展，生成艺术创作方式与创作工具逐渐丰富。大多数常用的生成艺术创作方法都是基于复杂的计算机系统语言进行的，如遗传算法、L-System、神经网络、元细胞自动机、行为选择、分形生成与混沌模拟等。

二、生成艺术的形式与特征

作为一种新兴艺术形式，生成艺术在广义上属于新媒体艺术的分支，但比传统新媒体艺术具有更为浓厚的跨学科特色。其创作背景与创作内容不但涉及数学、物理学、计算机及艺术学等多门学科知识，并且表现形式也覆盖了图像艺术、声音艺术、混媒体艺术、生物艺术等领域。多学科交叉的背景为生成艺术的创作提供了无穷的灵感与动力，并极大地丰富了生成艺术家的创作手法与内涵。

有别于传统艺术形式，生成艺术是由计算机编程代码所创建的一种非线性集体行为。因此，生成艺术的首要特征是采用了更为开放的创作方式。以日本新媒体艺术团队TeamLab的生成艺术作品《彩绘城镇》(Sketch Town)为例，通过扫描现场观众涂鸦的房子、飞碟、汽车等简笔画形象，加以编程和渲染，使观众的随笔涂鸦在投影巨幕中真实地动了起来。这种由艺术家、程序员和观众协同参与创作的合作艺术创作形式，在一定程度上弱化了艺术家对作品的主控性，而将创作职能更多地赋予计算机和现场体验者。可以说，生成艺术不但延伸了当代艺术创作之维，同时实现了艺术权威的去中心化，促进了艺术民主化的进程。

生成艺术的第二重特征在于接纳艺术创作的随机性。计算机参与创作为艺术带来了丰富的不确定性。艺术家负责建立系统秩序、构建逻辑结构、制定运行规则、规划流程步骤，计算机程序则负责转译编程代码、处理数据信号、渲染生成作品。[4]随着创作者赋予计算机更多的创作主导权，接纳计算机创作的随机性，生成艺术的发展正体现出互联网时代民主化的人机合作艺术创作正不断为当代艺术的多元与创造提供活力。

生成艺术的第三重特征在于注重创作过程胜于创作结果。生成艺术本身是一种基于过程的艺术创作，艺术家在创作过程中必须反复测试，通过改变程序设定、逻辑规则、数据映射的参数等，来输出更为理想化的结果。因此，生成艺术作品本身即为创作的过程。例如，交互艺术家南森·斯里科夫(Nathan Selikoff)的生成艺术作品《美丽混沌》(Beautiful Chaos)，利用现场采集的观众手势动作，加以编程转化为抽象的粒子涟漪影像。这类实时生成数字影像的艺术作品随着体验者的动态而始终处于持续的生成变化之中。生成艺术作品普遍呈现出的不断涌现、更新自身的特点使这一艺术形式具有独特的过程之美。

三、生成艺术在当代儿童艺术教育中的应用

在人工智能时代，科学技术的更迭同时也丰富着当代艺术的内涵，传统的艺术审美标准被不断重新审视，不同文化的交织和渗透赋予了当代艺术空前的多样性。在此背景下，当代儿童艺术教育的出发点产生了重要变化。体验、交流、创造与分享成为儿童艺术教育的核心，而儿童艺术教育的场所也从传统的学校转向美术馆、博物院、自然空间和各种真实的生活场所，以激发儿童的好奇心，鼓励儿童与世界对话，帮助儿童进行跨学科的知识链接，获得个人文化身份的认同。近年来，在各国面向儿童的美术馆公共教育项目中，谷歌创意实验室(Google Creative Lab)开展的一系列实验艺术项目，以及日本新媒体艺术团队TeamLab在世界各地举办的虚拟现实大型交互装置艺术展览，已成为将生成艺术应用于当代儿童艺术教育的成功案例。

(一)AI皮影戏(ShadowPlay Puppets)

AI皮影戏是Google ZOO和bit.studio联合开发的富有中国文化特色的生成艺术作品。皮影戏是一项濒于失传的传统文化艺术遗产，谷歌实验室借助科技手段，只需几个简单的手势，就能够令儿童亲身参与并体验皮影戏。在一间暗室中，体验者用手势在墙上随机打出“马、老虎、鸭子、人”四种简单的手势，AI能够立即识别出手势，通过艺术家和工程师的编程设计，将手影转化为精致的皮影形象，在墙壁上投射出美丽的皮影戏。

(二)从涂鸦到名作(Draw to Art)

每一件伟大的艺术品都是从涂鸦开始的，而Draw to Art则可以帮助儿童发现其信笔涂鸦之作与伟大的艺术品之间的关联。Draw to Art是谷歌艺术与文化实验室(Google Art & Culture Lab)开发的一种以画架形式安装的装置。它使用Sketchy数据库训练的神经网络，将儿童的信笔涂鸦与来自世界各地博物馆的绘画、雕塑和素描相匹配。谷歌实验室将庞大的历史文化资源整理并收录，让人足不出户就能够体验全世界范围的艺术文化之旅。

(三)超越边界的群蝶飞舞(Flutter of Butterflies Beyond Borders)

TeamLab的生成交互艺术作品《超越边界的群蝶飞舞》能够利用体验者涂鸦的蝴蝶图案，通过AI生成仿真蝴蝶影像，并“飞进”展厅中。TeamLab团队通过捕捉真实的蝴蝶飞行运动时的形态，让这些AI生成的蝴蝶飞越展厅的屏幕，或停留其他作品的画面中。当体验者靠近蝴蝶时，蝴蝶还能够与之互动，飞向远方或消失不见。

近年来，TeamLab新媒体艺术展览被赋予了文化标签和关键词：数字艺术、身体沉浸、人的关系、超主体空间、数字化自然、数字化城市、超越界限、共同创造，体现了在艺术创作中对艺术与科学、人与自然、人与社会之间的关联的思考。[5]谷歌创意实验室与TeamLab新媒体艺术团队的生成艺术作品模糊了艺术与科技的界限，呈现了艺术与科技结合的无穷魅力，重新定义了观众和艺术的关系，激发了儿童在艺术教育中的主体能动性，并引导儿童和成人思考自身与艺术、自然、社会之间的联系。在充满未来科技感、沉浸感和交互性的艺术氛围中，儿童艺术教育交互游戏或沉浸式体验的方式展开，为成人和儿童理解艺术提供了多重感官的可能性。

四、生成艺术对当代儿童艺术教育的启示

媒体文化研究者尼尔·波兹曼(Neil Postman)曾指出，钟表的发明带来了人类与上帝对话的新形式，字母的出现引入了人与人之间对话的新形式。[6]那么，AI的诞生可能意味着人类开启了利用人工智能与未来对话的新形式。在积极利用人工智能及互联网技术为艺术提供新技术、新方法，创造无边界、多选择、跨学科、高互动的当代艺术环境下，我们可以预见，未来儿童艺术教育的模式和手段将发生多重变革。

(一)未来儿童艺术教育是多方参与知识生成与审美共建的过程

当人工智能绘制出一幅艺术作品时，这幅作品的作者既不能简单归结为艺术家一人，也不能完全归为人工智能本身。相比传统艺术形式，生成艺术采用了更为开放的创作方式，打破了艺术的个体创作传统，而是由多方参与的创作团队合作进行艺术创作。后现代社会正逐渐消解社会的主流审美价值标准，而各种新兴的当代艺术形式正愈发注重多方参与体验，因此，面向未来的儿童艺术教育必须革新知识观。传统艺术教育的知识观基于个体主义的观点，认为“美”是个体心灵经过仔细观察与理性思考后，对“真理”的准确反映或描绘，是一种客观存在。这导致传统艺术教育的目的在于将美的知识注入个体心灵之中。

在人工智能时代，艺术教育的知识观更多地基于建构主义和关系传统的美学观点，即“美”的知识来自社会共同体的建构而非个体宣称，是各个共同体内部的人们在对话中形成的共识。脱离了特定共同体和具体的对话过程，便不存在“美”的共识。随着科学与艺术关系研究的不断深入，审美、艺术活动的神经生理机制的研究成果越来越多，人们也在探索更加科学有效的美育实施路径和方法。[7]因此，面向未来的儿童艺术教育不应一成不变地延续知识灌输与技法练习的教育传统，而应该更新教育理念、创新教育方法，让儿童不再被动地接受教育，而是主动参与知识生成与审美共建，与成年人一同体验艺术，体验生活，共同丰富艺术教育的世界。

(二)注重过程导向的艺术教育有利于儿童审美创造力的发展

生成艺术是艺术家赋予计算机一定的自主性，在既定规则下运行系统，生成的无法复制、不可重复的艺术作品。因此，生成艺术的特征之一是注重“生成的过程”，而非考量“固定的结果”。反观传统艺术教育，在评价方式上较为单一，且多以结果为导向。传统艺术教育以培育个体知识与技能为目标，教学评价方式虽然在一定程度上有利于激励学生发挥个人能力，却导致学生在走出校园后不善合作、不愿合作、互不信任的社会问题。不仅如此，严苛的艺术技法教学给学生造成过重的学习压力。在利害攸关的考试面前，学生难以享受到宽松的艺术学习氛围，个人兴趣和美的创造力不得不让位于应试压力。

人工智能时代，儿童艺术教育的目的是在技术的帮助下，赋予儿童更多自由，帮助儿童在艺术教育的过程中获得价值感和幸福感。 因此，未来教师的角色不再是知识的占有者和教学内容的唯一提供者，而是教学的组织者、协调者或工程师。同时，教学的发生地也不再局限于校园环境内。从家庭到社会，从乡村到城市，任何社会生活场景都可以成为艺术教育的发生地，从而进一步延展儿童艺术教育的深度和广度。此外，未来儿童艺术教育采用多元、开放的评价方式，包括师评、自评、小组评价、学习档案、过程评估等。相比传统教学评价而言，人工智能时代的艺术教学评价应参照当代艺术的发展趋势，纳入多元的评价主体，采取灵活的评价方式，以更加审慎的评价标准促进审美理解的丰富性与包容性，使学生在平等、互助、富有创造力的艺术氛围的熏陶中，培育豁达包容的性格，陶冶高尚的审美情操，养成对艺术的终身爱好。

(三)人工智能将在未来艺术教育中扮演更为重要的角色

在生成艺术创作中，人工智能、艺术家、程序员同为艺术创作的主体。在当前的弱人工智能阶段，生成艺术家在表达自由意志方面占绝对主导作用，而人工智能仅起到技术方面的辅助作用，尚无法自主选择机器学习素材、表达题材、创作目的和展现形式等。虽然目前人工智能尚不具备自由意志，但那些神奇的生成创造可能正预示着未来强人工智能的崛起能够给予人类特殊的 “机器灵感”，创造出同人类艺术媲美的具有震撼力和感染力的艺术作品。

人工智能不仅创造了新的艺术形式，也造就了新的艺术家和新的艺术教育。在人工智能时代，教育者可以充分利用人工智能技术对于学习过程与学习效果的数据跟踪与智能分析，不断调整课程设计与教学内容，为儿童定制个性化的艺术教育。[8]与时俱进的艺术教育可以帮助人们更好地把握高端技术，合理利用互联网和大数据资源进行艺术创作。在充分理解和利用传统文化的基础上，结合前沿科学技术，才能生发出具有创新精神的艺术内容。

目前，人工智能在绘画、音乐、新媒体等领域取得的成果已经大大拓宽了当代艺术的范畴，也激发了艺术研究者与创作者的无穷潜力。近年来，越来越多的研究者与创作者陆续投入到人工智能与艺术的融合课题研究中。[9]正如同生成艺术作品具有千变万化的随机性，人工智能时代的儿童艺术教育同样面临丰富而复杂的可能性。将人工智能融入未来的儿童艺术教育，有助于学生开阔眼界，为积极创造未来而学习。我们有理由相信，人工智能时代的艺术创作与艺术教育同样具有令人憧憬的无限美好的未来。