对称性破缺与涌现——复杂科学与艺术之间的共鸣(16)

在广义的生成式艺术中，有一大类基于模拟人脑、使用神经网络算法进行创作的艺术，可以被称为人工智能艺术。例如基于神经网络的RNN/LTSM/GAN/Diffusion…，或者亿级参数大模型（Text-to-image/多模态…）生成和创造的艺术。
此外，当生成式艺术和人工智能艺术分别从数学算法和大脑神经网络汲取灵感，并作为创作方法大放异彩时，另大一类受到自然启发算法的演化艺术（Evolutionary Art）也在悄然发展。在融合了科学和人文的复杂主义背景下，演化艺术成为了一种新型的动态肖像学，通过调节参数、选取适应度函数，研究基因型-表型映射，广泛利用集群系统、蚁群算法、遗传算法、遗传编程、自组织与涌现等方法，通过一套创造系统创造出了各种媲美自然系统具有高有效熵复杂度的艺术。

因此可以说，狭义的生成式艺术，或者基于神经网络的AI艺术是两种在规则和非规则端系统特化算法的广义生成艺术，而演化艺术则处于规则与非规则之间。如前所述，这里是具有最高复杂度的系统，因此就可能诞生具高度智能的自主主体或者集群智能体，并借由这种艺术家之外的主体进行创作。这就是人工生命艺术或者机器人艺术。一个典型的演化艺术过程如下：

演化艺术：通过调节初始参数和适应度函数，从而塑造最终表现型的效果