计算机重塑造物观——生成艺术的运算美学

谷 悦 李 硕

（清华大学美术学院,北京 100000）

公元前十五世纪，文艺复兴时期伟大的科学家、艺术家、数学家达·芬奇的手稿中，绘制着大量的几何图形和数学公式；公元前六世纪，古希腊哲学家毕达哥拉斯学派用数的和谐来阐释宇宙的美，提出美的本质即是数；荷兰艺术家埃舍尔的科学思维充分地展示在其作品中，形象描绘了矛盾空间、悖论、循环、多面体、曲面几何等概念。二十世纪后，“包豪斯设计学院”的成立成就了大批新时代的先锋派艺术家，曾是包豪斯高才生的马克思·比尔将数理模型引入到艺术创作中，比尔认为：数学是艺术的必要援助途径，艺术家的心理世界需要通过数学规律而获得相应的形式外衣。随着计算机的出现，“数”更是无处不在而又无声无形地改变着我们的衣、食、住、行，它可以无限复制、循环、迭代、升维，生成艺术、参数化设计、人工智能设计等应运而生，构建出信息世界的无限可能。计算机技术和传播媒介的发展不断推进和改变着艺术的生产模式，计算机生成艺术将美学、设计、数学、计算机科学、认知科学、哲学等紧密相连创造出富有强劲的视觉表达与交互动态的艺术作品。美国专业设计师协会AIGA联合Adobe公司于2015年调研了2500名设计师与行业专家后指出：设计师需认识并利用工具与科技，未来的设计人才培养应向交叉性，融合性与多样性发展。Alibaba Cloud Design设立创意工程设计师和数字体验设计师需要设计师兼具设计美学知识与算法知识。

一、自然造物、人造物与计算机造物

1.自然造物的“律”与“美”

自然为孕育人类之母体，地球的变化、宇宙的运行、生态的演化，从生物基因到机械物理，乃至人的意识行为、精神、社会等均是自然的一部分，早在人类存在之前便已有了自然，自然造物是一种客观存在，随着时间推演，自然物也随之不断迭代变化。人们逐渐从自然界中发现了大量的数学与美学规律，开普勒（Johannes Kepler）指出了斐波那契数列在自然界中的存在，并用它来解释某些花朵的花瓣数量。[1]1754年，查尔斯·邦内特（Charles Bonnet）观察到植物的螺旋叶序经常以顺时针和逆时针黄金比例系列表达。1917年，达西·温特沃斯·汤普森出版了《成长与形式》，书中通过简单的方程式描述了动物角和软体动物壳的螺旋形生长方式，植物生长的数学关系也阐释了自然界所蕴含的数列规律。[2]自然界中除了植物之外，很多自然景观的形成均具有形式美感如图1，例如：由于风力形成的新月形、圆顶形沙丘；蜜蜂筑建的用于日常生活与储存花蜜的多边形蜂巢；鱼类、爬行动物等所受保护的骨皮或鳞片均为自然造物的美学典范，其构成性的语法与美妙的秩序给予人类源源不断的创作灵感。[3]

图1 自然界中的模式规律 图片源自网络

自然界所具有的复杂性和多样性为人类带来源源不断的惊喜，英国科普作家菲利普·鲍尔在《Patterns in Nature》书中分析了大量自然界所存在的图案，并通过科学严谨的分析指出了自然界所蕴含的结构和秩序。

2.人造物的演化与“数”的深化

人类对物质世界的改造源于对自然的探索、开采和取用的过程。最初，为了谋生，人对于物质世界的改造以制造工具为起点,在中国传统文献中也有大量对于造物活动的记载。《考工记》开篇“天有时、地有气、材有美、工有巧”写到了造物取材自然，与天地自然和谐统一的造物观。明代后期宋应星所著《天工开物》中逐步搭建了最初人对于自然及规律的认知框架，“工”有“技巧”“人工”“科学技术”之意也反映了在中国传统造物观中对于生态科学思想。北宋时期李诫组织编写的《营造法式》一书，高度融合工程、技术、艺术以及科学的思考，通过对于样式、结构、功能样式与力学分析等展现了中国古代的建筑技术。梁思成先生在《营造法式》注释中将《法式》认为建筑设计规范手册，在建筑比例权衡上有严谨的计算程式。由此，展现了中国古代造物活动中人们对于技术及科学思想的不断深化。

自古以来，宗教与艺术便有着密切的关联。宗教作为一种特殊的意识形态，是人们对于某个体系的共识和尊敬，是人类意识活动最早的形态之一。宗教信仰被定义为是某种超自然存在，用来抵御外界不可知的力量。从古至今的欧洲，宗教为人造物提供了精神源泉与信仰支撑，宗教为艺术创作与造物活动提供了大量题材和内容，并通过艺术进行宣扬和传播，因此，早期的人造物活动多以围绕传播神学与宗教而展开。以古希腊为例，公元前六世纪，柏拉图、苏格拉底、欧几里得的出现启发了希腊人对于哲学、数学、科学与艺术的热情。人们开始在科学与理性中探寻美的存在与价值。希腊的宗教追溯于对神灵的崇拜，奥林匹斯山的神族将古希腊神话中的精神性和自然性混合为神性。黑格尔在《精神现象学》书中将“神”定义为被人创造出的东西，是诗人、雕塑家、画家等人希望传递给希腊民众所呈现的神的形象。[4]在《美学讲稿》中写道：建筑是人类首次的尝试，它给神以外在的实体。在希腊神庙中，帕特农神庙作为举世闻名的完美建筑之一，其无论是整体造型或门窗间距几乎完全接近0.618的黄金比例，使得整个建筑蕴含和谐的美感又极具几何之张力如图2。古希腊建筑所展示的美学价值很大程度上源于严谨的设计原则：将推导出的数学公式融入设计规范的制定，通过严格的比例约束来对空间进行整体的测量与分割。

图2 帕特瓦农神庙 图片源自网络

随着农耕文明向工业文明发展，大规模的机器生产代替了手工作坊，人类的造物活动开始以机械化和批量化生产为主，创造了大量亘古未有的发明创造，带来了巨大的经济增长和科学进步。然而，工业化所强调的高效和标准化保证了社会经济正常、有序的发展，但也造成了产品生产的同质化现象、资源、能源浪费等。二十世纪后，西方各国进入了后工业时代，自然科学领域不断涌现了新思潮，科学技术人才在科学技术领域中的重要性不断增强，“信息”与人类生活息息相关。美国学者丹尼·贝尔在《后工业社会的来临：对社会预测的一项探索》中写道：“工业社会是一种技术型社会、信息社会和经济社会。在这个社会里,制造让位于科研,机器生产让位于智力创造,工业时代的规模经济模式被显著弱化。”社会以创新为主要驱动力，经历从生产范式向服务范式而转化。人类的造物活动也更加多元，互联网技术的发展使造物活动不再停留在实体层面，网络构建，数字信息成了当今社会的重要组成部分。数字信息催生了新的文化形式，多媒体、新媒体、自媒体给大众带来了更多的信息获取和传播渠道，同时也强调了文化与科技的融合。

3.计算机重塑“造物”观

在计算机历史中，阿兰·图灵与冯·诺依曼两位学科奠基人并称为计算机之父。1936年，阿兰·图灵提出现代计算机原理,验证了机器可以通过读取代码语言计算储存在磁带上的指令具有可编程性，完善了计算机模型并提出了“图灵机”的概念，为现代计算机奠定理论模型。

1945年冯·诺依曼在“储存程序通用电子计算机方案”中明确了电子计算机的主要逻辑线路，提出了在电子计算机运行中采用二进制算法。现代计算机将人类的可读代码和汇编语言的数据和指令编码为二进制数字或位的序列，并允许内部存储指令，是理论技术科学与博弈论的奠基者。概括来说，计算机“造物”原理是数的运算，运算器通过执行各类算数和逻辑运算来处理数据，通过输出设备呈现结果。计算机造物相较传统造物观见表1，不受时间、地点、载体甚至空间的限制，形式也不再是固定的、静止的，不同于工业时代固态、具体化的造物本质。

表1 传统造物产品与数字信息产品特点对比

2021年Alibaba Design Week中，阿里云设计中心介绍了数字孪生系统，该项目获得“2020第五届中国设计智造大奖”金奖。数字孪生系统围绕人、物、场进行触点挖掘与设计，通过搭建三维仿真模型进行物理世界的数字化镜像，建立数据联动模型并将数据进行串联，构建整体与要素、系统、环境间的相互关系（见图3）。数字孪生系统通过数字建模、虚拟仿真与数据采集还原真实的物理环境，将物理世界中的空间结构与机器设备进行可视化呈现，数字孪生利用三维模型、计算机算法、传感器技术等将空间、数据、信息等进行加工组织还原真实场景映射，实现了工业场景中资源的最优配置和异常问题的精准定位体现了计算机造物对于智能化生产制造、工程建设等的重要作用。

图3 阿里云数字孪生系统 图片源自网络

由此可见，信息社会中计算机科学将技术与艺术，虚拟与现实相结合、俨然打破了“器”的藩篱，在虚拟性、非物质性、流动性中体现了设计之道。传统的“天人合一”造物观强调了“器”与“道”间的联系，以器载道来传达观念和情感，而当下依托互联网与计算机技术支持而不断萌生的线上产品，突破了时空限制，极大程度上便捷了我们的生活。与此同时，信息社会中应运而生的代码艺术、参数化设计、人工智能设计等也为设计创造带来了无限的可能。

二、计算机生成艺术

1.计算机生成艺术原理与美学价值

1933年，美国数学家George D.Birkhoff出版的《Aesthetic Measure》书中首次提出了计算美学的概念。计算美学旨在研究现代技术协助艺术创作，生成新的艺术形式，探索艺术和美学在计算机科学领域中所发挥的作用和方式。[5]书中，Birkhof提出了审美值为秩序数与图像元素总数之比，即秩序O和复杂度C，审美值M=O/C。这一公式从数的角度具体探讨了影响美的因素以及具有怎样度量的作品是符合美的标准的。

二十世纪六十年代中期开始，工程师与计算机科学家开始尝试通过编写计算机代码来生成图像。1968年8月，伦敦艺术学院主办了“控制论的偶然性：计算机与艺术展览（Cybernetic Serendipity）”谈到了计算机艺术生成背后的随机性，运用了数学与自然科学的概念，将审美表达看作是对信息的律动的分析与展示，试图建立一种超越艺术与技术的通用语言。“偶然性”一词描绘了计算机生成艺术的随机特性，为艺术创作带来了独特性与意外的惊喜。展览中艺术家与科学家通过计算机语言和控制机器创作了大量图形、动画和音乐。[6]从计算机生成艺术的原理和结构来看，生成艺术主张有序性的排列和复杂中的和谐与统一。正如贡布里希所提出的：“审美的快感来自对某种介于乏味和杂乱之间的图案的观赏。单调的图案难以吸引人的注意力，而过于复杂的图案则会加重人们的知觉系统而停止对它的观赏。”而生成艺术通过科学的计算公式和算法计算生成形式结构杂而不乱，繁中有序，具有强烈的形式和结构美感。

2003年纽约大学Philip Galanter在论文《What is Generative Art?》中指出生成艺术是艺术家将艺术生成权交由系统，如一套自然语言指令、计算机程序、生物或化学过程、机器或其他程序设备而自主生成的艺术作品。[7]生成艺术原理指基于计算机的数字编码，将二进制代码形式的不同格式信息如文本、图像、声音进行储存和处理的艺术创作。

代码是世界通用的语言，也是信息社会中主要的原材料，通过编程语言可以构建更为严谨和智能的形态、运动、交互等。由此，计算机生成艺术中艺术家的创作材料和载体均发生了巨大改变。

安德斯·霍夫（Anders Hoff）是一位将图案与计算相结合的生成艺术家，他从生物学、几何数学、自然现象、建筑景观中获得灵感，利用算法创建附有形式美感的结构、肌理和图案，不断探索和模拟自然界和谐有趣的共生关系，安德斯·霍夫通过计算机算法搭建了自然与人工的桥梁。

图4 Anders Hoff 生成艺术作品 图片源自网络

同样，生成艺术应用领域广泛，平面设计、服装设计、建筑设计、工业产品设计等均可通过算法语言进行生成设计。例如建筑设计师迈克尔·汉斯迈耶（Michael Hansmeyer）通过算法结构加以艺术构思，模拟几何结构中物质间的相互作用，展示了生化过程中的图案形成以及地球地质与生态。[8]迈克尔表示他所做的工作不是在设计对象，而是在设计生成对象的过程，这个过程充满着不确定性、趣味和突发奇想。

图5 Michael Hansmeyer生成艺术作品 图片源自网络

生成艺术不同于传统艺术的创作过程，可以将模仿、复制、创造、虚构有机结合，具有开放性、随机性和可交互性的特征，有特定的美学价值。

（1）开放性

生成式艺术的实现通过代码语言。2001年，MIT媒体实验室设计并研发了processing程序语言，希望可以通过简化的程序语言与人性化设计帮助非程序员进行数据可视化处理和视觉与交互艺术创作。

processing是一种开源编程语言，是JAVA语言的分支，它简化了大量算法，可以使设计师与艺术家实现艺术与科学间的跨领域表达，丰富了电子艺术与视觉交互形式。设计师可以在GitHub库中学习和调用现有的代码，再根据自身需求进行修改调整，缩短了艺术创作的周期和成本。开源的编程语言可以使我们在进行艺术创作时站在巨人的肩膀上，通过前人已经写好的程序模块重新组合和优化，通过构思设计方案、借鉴优秀代码、融合多媒介优势（如音乐、光效等）创造出具有艺术价值的优秀作品。同时，开放的网络代码也为设计师、艺术家与程序员提供了便捷的技术沟通平台。

（2）随机性

随机性是生成式艺术的重要特征之一，设计师和艺术家在进行构思的是程序语言的规则和逻辑，而生成结果往往难以预料，具有不可控性、随机性与偶然性，这种不确定性的产生本身也构成了艺术创作。Philip Galanter表示:“艺术家可以直接或间接的通过计算机程序、语言规则、机器、其他发明物而产生出的相对自控性的艺术作品，这一过程本身即是艺术。”[9]如编程语言中的“random”函数一样，在设计时赋予作品的是数值区间，每一次的程序运行所产生的图像画面均是不同的，对于作者来说是一种满怀憧憬与期待的创作过程。

（3）交互性

生成艺术作品作为计算机技术与艺术结合的产物，常出现于美术馆、展览馆等公共空间与商业空间中，需要利用综合媒体进行技术创作。生成艺术的交互特性主要来源于两方面：一方面是代码的灵活性，观众可以通过自己更改部分参数参与到作品的设计当中，使艺术创作不再属于少数艺术家，观众参与互动本身也构成了艺术创作；另一方面生成艺术的输出通常结合各种传感器与控制器如通过processing语言生成的作品可以通过Arduino（开源电子原型平台）进行交互，也可连接如Kinect(微软推出的体感设备)等外部传感器与观众产生互动。例如UCCA“非物质/再物质：计算机艺术简史”展览中劳伦特·米尼奥诺与克利斯塔·佐梅雷尔的作品《昆虫人》通过计算机艺术表现了人与自然的关系，当观众站在屏幕装置前可以看到自己身体的轮廓出现在屏幕中，随后人造昆虫会聚拢而来，随着观众不断变化的肢体动作，栖息在观众的影像上的昆虫轮廓图案也在不断变化，衍生出不同的形态。

生成艺术的互动性通过物理媒介驱动虚拟世界与真实世界的人与物进行交互，交互形式多样：听觉、视觉、触觉、嗅觉、脑电波、意识流等都可以与作品进行直接的交流与互动[10]。

2.运算在美学活动中的运用

如保罗·费什维克所定义的“审美运算”所言，将艺术与运算这两种人类活动中每一种的某些方面、技术和成果运用到另一种当中，使审美和运算进入一种辩证关系中，而程序与美学有着共同目标即打破传统壁垒与边界，这也表明了美学与运算需要共同合作。[11]在数字信息发展阶段，人们致力于通过算法逻辑将大量的数据信息与抽象概念转化可视化的信息呈现方式，使得用户可以快速获取并理解大量信息，如图6。同时，生成图形成了创意表达的新方式之一，拓展了新的艺术创作工具与形式。

图6 设计师丹尼尔·贝克尔利用生成软件生成的复杂信息的图表

美学与运算是一个双向机制，一方面，是将审美原则运用到非艺术之外的其他领域，思考审美能为其提供什么，另一方面，则是将运算法则运用到审美领域，如计算机艺术、新媒体艺术、交互设计等。[12]国际数学与计算美学协会主席莱顿认为：美学作为主要驱动力，助力于计算机中的程序组织有序运行。由于程序通常具有巨大而复杂的结构，其开发必须具有良好的组织原则，这样才能够被日后需要运用它们的程序员所阅读、理解与修改。今天的计算机生成艺术的本质是通过代码这种世界通用语言，将人类想象的世界进行模拟。计算机满足了设计师的创新欲望，设计师也更加意识到作品创作不能仅通过单一的形式来表达，在艺术设计领域中，技术的集中正在显著的发生。[13-14]

生成艺术作品可以基于运算法则和推理规则生成具有特定的艺术风格。例如，美国德克萨斯大学张康博士将康定斯基作品《构成第八号》(Composition VIII,1923)作为研究对象，从其作品中抽取代表性元素对该类元素进行参数化，并对参数设置随机范围，由此生成了具有康定斯基风格的绘画作品，如图7。[15]

图7 张康利用计算机生成的康定斯基风格作品《构成第八号》

随着人工智能的突飞猛进，新科技不断挑战人们对于传统的认知及对于物理世界的已有概念，同时也解放了艺术家的思想，赋予其更多的创造力展示形式，激励他们表现新的世界观，构思未来设计可能。马利纳、威尔逊等人提及:越来越多的艺术家开始尝试艺术的跨学科实验，其领域已十分普及，遍布从纳米技术到宏观艺术，涉及多个学科领域，如物理、化学、生物、认知科学等，由此汇聚成为 “信息艺术”具有前瞻性与引领性。在未来，审美计算也最终会被纳入更为广阔的信息科学美学领域。

结语

文章对比分析了自然造物、人造物与计算机造物，总结了计算机造物生产的信息数字产品具有无形、动态、持续变化与开放的特点，开启了新的“造物”旅程，重塑了造物观：数学、自然科学与美学、艺术自古便有了紧密的联系。如今的造物已不同于传统的审美静观，艺术形式与造物范式已发生了巨大变化，生成艺术设计重新定义了艺术设计的创作方式和输出形式，具有开放性、随机性、交互性的特点，美学与运算的交融实现了“艺术”与“科学”的融合，二者互相渗透，推动信息、文化、科技产业的良性互动。然而，计算机生成艺术的发展并不表明计算机的“创作力”可以取代人的创造力，生成艺术的关键在于设计算法与规则，其终究是人类的智慧结晶，设计的自动生成能力仅是辅助艺术家和设计师更好地达成目标、表达内涵、提升效率。