当复杂科学遇见浮世绘：生成式 AI 描绘复杂科学
2024-01-13
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让生成式 AI 模仿浮世绘风格描绘复杂科学概念，会是怎样的效果？意大利帕多瓦大学物理学教授、复杂系统科学家 Manlio De Domenico 在博客“Complexity Thoughts”中展示了用 DALL-E 3 绘制复杂科学概念的作品，分享给各位读者。
共识主动性（Stigmergy）
集体行为：鸟群（Collective behavior: flocking birds）
模式形成（Pattern formation）
自创生（Autopoiesis）
同步（Synchronization）
自组织（Self-organization）
层级与模块化组织（Hierarchical and modular organization）
信息（Information）
去中心化（Decentralization）
相互连接与相互依赖（Interconnections and interdependency）
自组织临界（Self-organized criticality）
混沌（Chaos）
内稳态（Homeostasis）
湍流（Turbulence）
适应和反馈回路（Adaptation and feedback loops）
集体智能与液态大脑（Collective intelligence and liquid brains）
自相似（Self-similarity）
组装和自复制（Assembly and self-replication）
功能自组织（Functional self-organization）
Manlio De Domenico，物理学家和复杂系统科学家，意大利帕多瓦大学物理学教授，帕多瓦网络医学中心主任，地中海复杂网络学校主任。学者主页：https://manliodedomenico.com/De Domenico 有一个名为“Complexity Thoughts”的博客，介绍关于复杂系统的最新思考：https://manlius.substack.com/
如何用各种形式的生成式 AI 表现复杂科学概念？欢迎各位读者朋友投稿分享自己的作品，可发邮件至 liangjin@swarma.org
20世纪下半叶以来，受到复杂性研究启发的“思维方式”已迅速传播到认知活动的多个领域。混沌、自组织、临界、自创生、涌现 ……其概念层次的丰富性为我们提供了研究世界的灵活工具。从这个意义上说，我们有理由将复杂性理论视为一个扩充艺术与科学之间交叉领域的重要课题。艺术对复杂性做出反应的一种基本方式是创造出显示“涌现行为”的系统。就本体论而言，我们不再将艺术品视为静态之物，而是将其看作不断发展的创造性过程的一个实例。同时，新兴的复杂科学（Complexity Science）也向当代艺术实践者提供了一个敞开的工具箱，这些工具包括混沌、分形、元胞自动机、遗传算法、蚁群算法、人工神经网络、L-System、人工生命等，它们进一步推动了数字美学、生物艺术与人工智能艺术等领域的发展。复杂科学不仅帮助我们深入了解意识和生命系统的生成机制，而且有利于激发各学科的研究者和实践者协同发掘后人类创造力和新美学的潜力，以期打开更趋向于综合性的创意空间。
由集智俱乐部主办，心识宇宙研究院院长、科普作家十三维，艺术评论人汪嫣然和策展人龙星如联合发起的“复杂科学与艺术”研讨会，旨在汇聚各领域内的行动者与思想者——包括科学家、艺术家、学者及相关从业者——展开超越单一学科的跨界知识讨论，探索复杂性研究与人文艺术潜在的交叉地带。本研讨会从2022年7月开始，共计十二期，目前已完结。感兴趣的朋友可报名参与，加入社群并获得视频回放。研讨会详情与框架：Chaos & Muses：复杂科学×艺术系列研讨会
