2.1.2　算法艺术

算法艺术是使用数学公式或算法作为形式或结构来源的艺术，它的概念甚至可以追溯到诸如远古时代伊斯兰几何图案的构建。计算机的发明，使得通过算法创造艺术变得可行，在计算机发明初期，许多艺术家设计了各种算法进行艺术的创作，如Yoshiyuke Abbe、Harold Cohen、Charles Csuri、Hans Dehlinger、Helaman Ferguson、Manfred Mohr、Vera Molnar、Mark Wilson、Georg Nees、Frieder Nake、A Michael Noll等。

算法具有简单、优雅、逻辑性强的特性，并且拥有巨大的生成能力，一个好的算法就像是一个引擎，可以生成无限的视觉形式。许多算法艺术可以产生令人难以想象的极其复杂的几何图形及线条结构，为人们带来一种独特的审美反应。

在许多早期的算法艺术作品中，我们都可以感受到随机函数所带来的魅力，如Edward Zajec、Michael Noll、Manfred Mohr等人基于随机函数对几何形状的生成。

在1995年SIGGRAPH的“艺术与算法”研讨会上，Roman Verostko和Jean Pierre Hebert首次提出“算法艺术家”（Algorists）一词[26]。就像音乐家谱写乐曲一样，算法艺术家通过对算法的设计来实现视觉形态的创建。算法艺术这一概念的创始人Jean Pierre Hebert认为，算法艺术家必须是由艺术家本人设计的算法生成艺术作品的创作者，这一定义强调了艺术家对算法的创造及调配。每个算法艺术家都建立了一个独特的艺术创作系统，可以产生无限数量的形式，极大地扩展了艺术的生产力。而计算机的应用则使得依托于算法的艺术得以源源不断地生成出来，从这个角度来看，算法艺术也是生成式艺术（Generative Art）。

鉴于这一定义，算法艺术往往使用各种数学函数进行创作，本身算是数学艺术，但是并非所有进行数学艺术创作的艺术家都能算作算法艺术家，如分形艺术的创作，虽然一些艺术家自己设计分形的算法，但是也有许多创作者并非使用自己的算法而是基于已有的软件。

早期的算法艺术家通常使用屏幕显示算法艺术的效果，或者通过笔式绘图仪将算法生成的画面绘制出来，Jean Pierre Hebert还曾通过算法控制一个钢球在沙子上形成图案，以沙迹来呈现算法生成的结果，如图2-1，创造出禅宗般的意境。除了绘图仪之外，算法艺术家们还通过探索各种媒体的线条生成技术，包括喷墨和激光打印技术、屏幕动画、视频投影、动态装置和模拟绘图设备，由此改变了抽象的范式。

图2-1　Jean Pierre Hebert作品

Manfred Mohr还通过算法实现数字动画的创作，如基于高维度几何的算法，生成包含速度的随机变化的图形，并且给作品添加了音乐节奏。

而作为高度依赖于算法的人工智能，在这一时期也开始了与艺术的融合，细胞自动机、专家系统、遗传算法等被诸多艺术家创造性地应用于艺术的生成，如Harold Cohen所开发的AARON就是一款可以生成人物花草画的专家系统。

与算法艺术相比较而言，另外一个相关的概念是计算艺术。计算艺术的概念侧重艺术创造对计算机及移动终端等计算设备计算能力的利用和依赖，依托于计算机图形图像、虚拟现实、增强现实、人工智能等先进技术，借助程序设计手段，为音乐、美术、书法、舞蹈、戏曲、电影等多种媒体形态的艺术创作带来更高的生产效率及更加丰富多彩的艺术效果。

算法艺术可以认为是计算艺术的一个方面，计算艺术的内涵更加宽泛，甚至也超出了数学艺术的内涵，而算法艺术本质上还是属于数学艺术。