万事达卡|大型数字装置 | “一”字形态背后的“美好算法”数艺网转( 二 ) 苹果|apple card

该作品本身就是一套算法的体现，作品内置的传感器通过读取外部环境的数据，将这些信息“视觉化”产出了一幅幅巨型装置动态画。

张周捷邀请了数字视觉艺术家温子阳为这件装置的屏幕内容进行创作，屏幕所呈现的内容并非仅依靠艺术家创作，艺术家其实是将“算法”置于程序中，作为产出图案的指令。

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相较于其之前的作品，《美好算法》具有前所未有的“公共参与性” ，即作品内容的创作向所有人开放。周围环境（如天气、噪音、车流等数据）、路过的行人、街边的小贩、上学路上的学生等群体都能对作品内置感应器“输入数据” ，而“算法”将这些数据可视化后所产出的图形，其实是由所有事物和人共同创作的，作品内容也将使更多的人参与创作。

这件装置作品在未来极有可能越来越“智能” 。目前 “算法”是作为创作核心，还未实现“人工智能” 。而如果以后能够利用“人工智能”来实现作品内容的创作，运用人工智能的算法来不断更新作品呈现内容，由于作品外部环境（即数据）每分每秒都在变化，那么在未来通过算法自动生成的图案也是盈千累万，每次雕塑上LED屏幕所呈现的图案都是全新的作品，如此庞大的体量是艺术家无法预测的。正如赫拉克利特所说：“人不可能两次踏进同一条河流” 。

张周捷作为一名数字艺术家，他通过这件数字装置作品表现了自己的一种精神寄托，以及对于科技发展的一种乐观态度。同时也通过《美好算法》这一作品向公众提出了一个开放性的讨论：我们是否在未来能够保持或者拥有美好算法？

1. 什么是“‘类海浪’模式”？

基于Jeff Jones 论文中提出的Physarum transport networks 算法所做的变体。程序的初始状态会随机分布数十万个的粒子。粒子移动的轨迹会留下“信息素”并向四周传播。而个体会根据信息素的浓度来决定运动方向。通过调配不同参数，产生了类似海浪的视觉结构。此模拟的许多参数都是可配置的，包括传感器距离，传感器尺寸，传感器角度，步长，旋转角度，沉积量，衰减系数，沉积物尺寸，扩散尺寸，衰减系数等。

2. 什么是“‘细分图像’模式”？它是由John Warnock发明的，也称为“Warnock算法” 。它基于分而治之的方法，使用了“区域一致性”作为基础，以用于解决算法的可见性。它在两种情况下对多边形进行分类，即平凡和非平凡。 “平凡（trival）”的例子很容易处理。 “非平凡的（non-trivial）”情况则分为四个相等的子窗口：再次使用递归进一步细分窗口，即“递归细分（Recursive Subdivision）” ，直到所有多边形分类为“平凡的”和“非平凡的”（trivial and non-trivial）。注：non-trival为专业术语，意为具有一定复杂度，需要经过加工过程才能得到的（结果、结论）。