Harold Cohen Untitled Computer Drawing (1982) 

生成艺术是一种艺术创作方法，这种做法起源于达达主义，艺术家哈罗德·科恩（Harold Cohen）被认为是生成艺术的最早实践者之一，他在20世纪60年代末使用计算机控制的机器人生成绘画。最近，特纳奖获得者基思·泰森（Keith Tyson）建立了一个艺术机器（ArtMachine），这是一个复杂的递归系统，为泰森制作的艺术品生成详细的构想。

现在生成艺术这个术语主要用于描述在互联网上制作的某种类型的艺术，特别是因为艺术家设计了可供公众访问和控制的程序。生成艺术也与过程艺术有关。

通过编程、算法和计算机技术来生成独特的艺术作品。这些作品的形式可以多样化，包括图像、声音和动画等。生成艺术的核心思想是利用数学模型、计算机科学和人工智能技术，为艺术创作提供一个自动化、可控的过程。

Vickie Vainionpää, Soft Body Dynamics 47, 2021. Painting, Oil on canvas. Courtesy of GR Gallery.

生成艺术的历史可以追溯到20世纪60年代，那时计算机科学刚刚开始发展。艺术家们尝试用计算机来创作艺术作品，探索其在视觉艺术领域的潜力。随着计算机技术的发展，生成艺术逐渐演变成一个独立的艺术领域。

作为完全或部分使用一个自动的系统来制作的一门艺术,生成艺术可以采取不同的形式，包括音乐、文学和计算机视觉效果。任何算法，无论是数学、机械还是生物的，都可以描述这个系统。如今，这个自动的系统通常是指生成AI艺术的算法或者承载算法的程序和机器也包含在内。然而，从更广泛的历史意义上讲，这个系统是指任何能够独立选择通常需要艺术家直接选择的艺术品方面的非人类实体。

艺术家或创作者通常会声称整个生成系统体现了他们原创的艺术概念。然而，也有些情况下，机器完全扮演了艺术家或创作者的角色。除了视觉媒介之外，生成艺术还在其他领域找到了应用，如音乐（约翰·凯奇、布莱恩·伊诺）和建筑（迈克尔·汉斯迈尔）。

Vera Molnár, (Dés)Ordres, 1974. Plotter drawing.

生成艺术的早期历史

作为一种运动，生成艺术在赞美混沌和不可预测性的现代艺术前卫经验之后发展起来，从达达主义到超现实主义。设计师和艺术家早在20世纪50年代就开始用模拟设备和机械系统进行实验。他们是1960年代之后数字艺术先驱作品的先驱。令人惊讶的是，这些早期的先驱们是在大学实验室工作的科学家和工程师，因为他们能够使用那里先进而强大的计算资源。

20世纪70年代，生成艺术开始超越计算机实验室的围墙，涌入到更广泛的艺术世界。这个词很快就被用来指代几何抽象艺术，其中简单的组件被重复和改变以创造更复杂的图案。

弗里德·纳克（Frieder Nake）

弗里德·纳克是一位数学家和计算机科学家，因为他为生成计算机艺术的第一次展示作出的贡献而获得国际认可，在20世纪60年代的三次展览中首次亮相。

哈罗德·科恩（Harold Cohen）

英国出生的艺术家哈罗德·科恩最为人知的是设计AARON，一款旨在独立创作艺术的计算机软件。他在人工智能和艺术的交叉点上的工作引起了国际关注，导致了在包括伦敦泰特美术馆在内的几家博物馆的展览，以及被其他各种机构收购。他与AARON的合作作品象征着一种独一无二的人机伙伴关系，这在科学家中也成为了一个有吸引力的研究课题。

赫伯特·弗兰克（Herbert Franke）

生成艺术的先驱赫伯特·弗兰克使用算法和计算机程序将数学以艺术形式呈现。他的早期作品围绕着生成摄影和模拟计算机。他还在20世纪50年代和60年代使用第一台大型计算机制作抽象的算法艺术。1970年，威尼斯双年展收录了他的SQUARE系列中的一幅丝网印刷品。1979年，他在林茨共同创立了世界上最大的新媒体艺术节——电子艺术节（Ars Electronica）。随着NFT的出现，他的著作和艺术作品变得愈发重要。

维拉·莫尔纳尔（Vera Molnár）

尽管科学家构成了早期生成艺术家的大部分，但这并非总是这样。维拉·莫尔纳尔在布达佩斯美术学院接受了传统的艺术培训。早在20世纪40年代，她就致力于研究几何形状和线条的无限变化。在她的职业生涯中，她调动了“想象力机器”（Machine Imaginaire），设想自己成为一台绘图机。莫尔纳尔在20世纪60年代开始学习Fortran和Basic两种早期编程语言，并在巴黎的一个研究中心获得了一台计算机，她在那里用绘图仪创建计算机图形。

Vera Molnár, Untitled, 1985.

曼弗雷德·莫尔（Manfred Mohr）

另一位具有美术背景的数字艺术先驱是曼弗雷德·莫尔。这位毕业于法国巴黎国立高等美术学院的抽象表现主义行动画家莫尔于1969年开始尝试生成艺术和算法绘画。他的早期计算机作品在很大程度上受到了他档案中绘画的影响，强调节奏和重复。

索尔·莱维特（Sol Lewitt）

与索尔·莱维特有关的重要艺术运动包括观念主义、极简主义和生成艺术。他最著名的作品是《墙画》系列，这些作品强调了艺术背后的概念与实际艺术品本身同样重要。一组绘图师准确地捕捉了莱维特的愿景，按照他为每幅墙画制定的方向进行创作。从本质上讲，莱维特创造了一种可用于在同一件艺术品上生成无数变体的算法。关键的区别在于，与今天的互联计算机不同，莱维特的《墙画》是由画廊工作人员团队创作的，并用简单的英语而非代码书写。

当代著名的生成艺术家

今年夏天早些时候，菲利普斯（Phillips）举办了“Ex-Machina: A History of Generative Art”，这是有史以来第一场专门针对生成艺术的拍卖会，使艺术界关注这种媒介，并引发了关于如何策展生成艺术的讨论。继续阅读以了解当今在这个领域工作的一些艺术家。

维基·凡尼恩帕亚（Vickie Vainionpää）

维基·凡尼恩帕亚的实践考虑了技术对绘画过程的影响，并探讨了自然力与数字过程之间的关系。在她正在进行的《软体动力学》（Soft Body Dynamics）系列中，扭曲的管状形式通过使用生成性3D建模软件系统地创建。软件每天随机生成一定数量的样条线，艺术家从中选择并使用油画在亚麻布上手绘最终构图。通过采用新的数字方式阅读空间和内容，这些作品突显了人体与数字技术之间不断变化的关系。

拉斐尔·洛萨诺-赫梅尔（Rafael Lozano-Hemmer）被认为是我们这个时代最重要的电子艺术家之一。他创作的互动艺术装置在观众的身体与技术设备之间进行调解。他试图在双方之间建立一定程度的依赖关系，以传达作品的内容。常见的主题包括使用光线制造错觉、超级监控的效果以及与科学和哲学相联系的生成动画。他使用诸如机器人灯光、数字喷泉、计算机化监控、媒体墙和遥感网络等技术为公众参与创造平台。受到幻影术、狂欢和电子动画的启发，他的光影作品被定义为“异类代理的反纪念碑”。

拉斐尔·洛萨诺-赫梅尔的作品强调了技术与人类互动的重要性，并探讨了公共空间、隐私和监控等现代社会议题。通过将观众的参与与技术相结合，他的装置艺术为我们提供了一种全新的审美体验和思考空间。

人工智能与生成艺术

如今，人工智能已经准备好颠覆视觉艺术领域。AI艺术生成器也将挑战艺术家们重新审视他们与艺术的关系。这不是竞争的问题，而是拥抱新技术并与机器合作。人类的独创性和AI提供的可能性相结合，可能会产生我们尚未见过的最独特的艺术作品。

生成艺术 NFT

艺术家们在2021年才开始将创意程序上传到区块链，制作生成艺术NFT。简称为生成艺术NFT，这些数字艺术品由智能合约生成并保存在区块链上。为了创建生成艺术NFT，艺术家通常编写代码并运行具有一定规则集的算法来生成图像。艺术家经常包括一系列图像来满足生成作品的美学需求。然后，计算机根据艺术家的标准，随机组合这些图片或图案来构建最终作品。

德米特里·切尔尼亚克（Dmitri Cherniak）

德米特里·切尔尼亚克是一位知名的生成NFT艺术家，创作了《永恒泵》等项目。他在推特上声称，自动化是他的媒介，艺术是他的代码。他的生成艺术作品通常在NFT拍卖中以六位甚至七位数的价格成交。切尔尼亚克还以他的作品《Ringers》而著名，该作品在策展平台Art Blocks上发布。

马特·凯恩（Matt Kane）

使马特·凯恩成为生成NFT艺术领域的重要人物的原因在于，他在首次销售之后为艺术家的权益而战，确保控制NFT艺术品的智能合约在每次二次销售时向创作者支付版税。凯恩的最新作品《Gazers》是一个基于月相的100个NFT系列：每24小时，每个NFT的智能合约会发送新的指令，告知当天NFT应该如何显示或移动，不断变化，就像月亮本身一样。