失控的系统和生成艺术

鸟群、蚁群等群体行为的研究属于群体智能。在群体智能里有个很重要的规则是邻近原则( Proximity Principle) ，即我们要允许个体具备简单且有限的空间和时间计算的能力。在这个例子里，每只鸟都能看到在自己周围的几只同伴，并根据这些同伴的位置、朝向，来对自己的位置和朝向做出更新。

群体智能没有中心控制，应用在生成艺术里，亦是如此。

我们传统思维里，艺术创作必须是人类（艺术家）100%参与控制而产生的。但是从某种意义上来说，我们以上所举的例子里的系统，都是"失控"的。人类（艺术家）只在一开始作为一个制定规则的角色出现，而后这个系统的走向再也不直接受人类（艺术家）控制，它的控制是分布式的，它的艺术结果是个体和个体之间基于规则的互动中"涌现"出来的。

关于生成艺术的定义存在许多种说法，但是几乎所有的定义都认可2个关键特性：完全或部分脱离人类控制的自发系统，以及不可预测的艺术生成结果。这和我们前面所讲的"失控"的系统很相似，"失控"的系统随着时间发展，所呈现的更高级更复杂的群态，也是不可从个体之间简单的交互规则所能预测到的。

让我们把目光从单一生物的群体中解放出来。众所周知我们现实生活中最大的活系统，就是我们无时不刻不身在其中的地球生态系统，它是由无数种类的生物和非生物所构成。那么我们是否能在计算机里创造多于一种生物种类的活系统？答案是肯定的。

"剪刀石头布"元胞自动机是一个存在3种生物的活系统，你可以用RGB（红色绿色蓝色）表示这3种生物，这3种生物在这个系统里形成一条像"剪刀石头布"一样首尾相接的食物链：红色生物吃蓝色生物；蓝色生物吃绿色生物；绿色生物吃红色生物。

我们用代码制定了这个简单的食物链规则之后，便放手让这个"RGB"系统自主地去运作，不再参与其中。你会发现它演变成了一个很有意思的动态影像，这是我们在指定那个食物链规则的时候很难预测到的：RGB 3种生物按照食物链规则互相吞噬，生成了一种螺旋式的生生不息的群态。

反应扩散算法（Reaction-Diffusion）也可以算是非单一物种参与的活系统的一个经典例子。在反应扩散算法里，设定了两种互相作用的化学物质（生物）—— A和B，并规定了关于A和B的三条生存法则：

第一，A生物会以固定的速率增加并添加到系统之中。

第二，2个B生物会把1个A生物转换成B生物（可以理解为2个B生物吃了A生物，并繁衍出1个B的后代）。

第三，B生物会以固定的速率死去。

根据这三条简单的规则，我们就可以让系统自动去演变了，在生物A和B的相互作用下，系统呈现出了惊奇且复杂的形态。我们可以通过调整A的增加速率以及B的死亡速率，来让系统演变成不同的复杂形态。

Video fromKarl Sims

Video fromKarl Sims

让我们再看回文章开头史蒂芬·沃尔夫勒姆说过的话。

"在计算的宇宙中凭借简单规则可以出现一些非常复杂的现象。"

这句话背后蕴含的含义，远远超过本文所提及的内容。甚至于本文只讨论了表象，却没深入探究活系统是在什么时候开始涌现出更高级更复杂的群态？少数个体组成的群体是不会涌现出更高级更复杂的特性。一个"合格"的活系统需要有足够多的个体，来提供足够多的个体之间的相互作用；同时它也需要足够长的时间才能出现涌现现象，正如凯文·凯利所说的——"有机的复杂性需要有机的时间。"

在失控的系统中，简单的运算规则生成复杂的艺术形态，这是一个很有趣的课题，本文简单地讨论了表象，仅作抛砖引玉。

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