生成艺术解释
全文解释偏向于计算机视角，不谈审美标准，如果非要给个标准请参考这篇论文
生成艺术，也叫生成式艺术，英文名(generative art)，一种部分或者完全通过自治系统自动创作出来的艺术品，在这种情况下，自治系统通常是非人类的，它能够独立确定艺术品的特征，不需要艺术家直接做出决定。在某些情况下，艺术家可能会声称自治系统代表了他们自己的艺术理念，而在另一些情况下，自治系统则直接扮演了创造者的角色。
生成艺术通常也指算法艺术(由算法决定的计算机生成的艺术品)和合成媒体(任何算法生成的媒体的通用术语)，但艺术家也可以使用化学、生物、力学和机器人、智能材料、手动随机化、数学、数据映射、对称、镶嵌等等。
上述是从艺术家的视野定义，反之，站在计算机的视角，由于计算机参与艺术创作，也有人叫做创意编程。近年随着人工智能的发展，又衍生出人工智能生成艺术(AI generative art)，计算机编程、人工智能与艺术呈现越来越融合发展的趋势，特别在区块链赋予艺术品唯一性的数字经济下，更多的计算机专家与艺术家在合作改变今天的艺术世界。
生成艺术的作品格式主要有音乐、视觉艺术、软件艺术、建筑、文学、实时代码,下面通过一系列视觉图片案例呈现一些生成艺术品，这些艺术品的差异主要表现在元素随机能力、代码软硬能力、智能迁移能力，但这些差异本质上还是由于科技发展带来的。
- 元素随机能力：元素的形状、色彩、纹理、组合方式不受艺术家人为控制
- 代码软硬能力：是否使用了高级软件Processing、p5等，越低越费时，但对创作者的要求也越高
- 智能迁移能力：使用机器学习、深度学习技巧，如风格迁移GAN、深度做假deep-fake
生成艺术萌芽
"3N"是计算机先驱的缩写，它被公认为是弗里德·奈克（Frieder Nake），乔治·尼斯（Georg Nees）和迈克尔·诺尔（A. Michael Noll）的缩写，他们的计算机图形学是用数字计算机创造的。
1960年代，计算机图形学的发展让计算机专家开始思考计算机创作出来的作品是否也有艺术性，比如人工合成的DNA，这一时期追求的主要是随机能力，减少控制力。
表现元素主要是随机点、线、面，计算机语言是FORTRAN。
思考：纺织机编制出来的苏州刺绣是不是艺术品？
生成艺术发展
1970年，芝加哥艺术学院创建了一个叫做生成系统的系。利用当时新技术来捕捉、机器间转移、印刷和传输图像的艺术实践，以及对图像信息转换中时间方面的探索。
Jorinde Voigt的绘画是将秩序投射到她的环境中的手段。她运用客观(科学)的方法和主观的判断，将各个方面、对象和印象形式化和定形，形成复杂的图形。因此，系统设计具有科学性质，但经过更仔细的考察，它们既不能泛化，也不能在适用性方面破译。这些图画构成了“主观抽象”，只能被解读为美学产品，作为那个时代对形式化的偏好的符号，并因此逃避了任何具体的应用，如图案或原木
1988年，clause将系统自治视为生成艺术的一个重要元素:
从上面对生成艺术进化的描述中可以明显看出，过程(或结构)和变化(或转换)是生成艺术最明确的特征之一，这些特征和“生成”这个术语意味着动态发展和运动。其结果不是艺术家的创作，而是生成过程的产物——一种自我沉淀的结构。
1989年，Franke将“生成数学”称为“适合于生成艺术形象的数学运算的研究”。
人的耳朵将声音感知为一种无形的存在，它是由通过物理介质(空气、水、甚至固体)的振动产生的。记录下来的声音是通过测量这些振动来产生的，以便以后用机械方法再现。我们所体验到的和声和节奏，在计算机看来是一维的数字序列。Leander Herzog的数据雕塑延续了对音乐情感维度的漠视，将声音输入简单地视为一个随机访问数据的冻结空间。赫尔佐格通过每隔一段时间在塑料带上打孔来复制这种数据流
从20世纪末开始，生成艺术家、设计师、音乐家和理论家开始聚集在一起，形成了跨学科的视角。关于生成艺术的第一次会议是在1998年，在意大利米兰理工大学的首届国际生成艺术会议上；1999年，在澳大利亚举行了关于电子艺界生成系统的迭代会议。2005年开始在柏林举行x会议。2012年，几位生成艺术家和科学家创办了新的期刊GASATHJ，生成艺术科学与技术硬期刊。
再摘录一些大师对“生成艺术”的定义与理解：
- “生成艺术”一词在相关的艺术团体中仍然很流行。自1998年以来，米兰举办了一系列以生成艺术为主题的会议。在音乐和视觉艺术,现在,这个词已经聚集在工作的使用所产生的激活的一组规则和艺术家让计算机系统接管至少一些决策(当然,尽管艺术家决定了规则)。
- 生成艺术是作为人工事件的遗传代码实现的思想，作为能够产生无穷变化的动态复杂系统的构建。每个生成项目都是一个概念-软件，其工作产生独特的和不可重复的事件，如音乐或3D对象，尽可能和生成的想法的多种表达强烈可识别为一个艺术家/设计师/音乐家/建筑师/数学家的愿景
- 生成艺术是一种源于专注于艺术作品制作过程的工作，通常(尽管不是严格意义上的)通过机器或计算机的使用，或者使用数学或实用主义指令来定义艺术作品执行的规则
- 生成艺术是指任何艺术实践的艺术家创造了一个过程,如自然语言规则集,一个计算机程序,一台机器,或其他程序的发明,然后设置与某种程度的自治运动造成或导致完成的艺术品。
生成艺术普及
高级软件的诞生使得“生成艺术”不仅仅是计算机编程爱好者的爱好，也促使艺术家的产能大幅提升，比如Processing，p5.js，一方面是带来效率的提升，另外一方面是提供了丰富多样的设计元素和方法。这一时期的特点就是程序化工具越来越多，代码量越来越少。
Generative Art by Manolo Gamboa Naon, 一个使用算法工具比如Processing创作艺术的阿根廷艺术家
Sprawl, by Mark J. Stock. 这个生成艺术作品开始于一组规则和一个世界(初始条件)。有时，根据算法的复杂性和条件，需要数百万次迭代才能出现一个模式。
R语言包也能创造的作品，该作品的网址
其他作品
生成艺术进化
近十年，区块链技术的发展，对数字藏品的独特性带来了新的创新与挑战，生成艺术天生带有数字功能，由于区块链的每个token是hash随机码，这和生成艺术的随机性是可以共用一个种子的，
给创作者提供天生随机性，而在收藏者这边每次铸造艺术品就像开盲盒，充满期待和好奇心。
生成艺术未来
生成艺术的未来怎么样，现在没人能预估，我们不能高估近两年的科技发展，但也不能低估近10年的发展，也许那个时候，
在元宇宙中看现在人的图片就像现在人看洞穴中的古老壁画。
