Az evolúciós művészet a procedurális művészet egyik formája , amelyben a vizuális művészeteket , a zenét és az előadóművészetet evolúciós algoritmusok – vagyis a természetes evolúció elveivel kombinált optimalizálási problémák megoldására szolgáló módszerek – segítségével hozzák létre . A művészi folyamatokat optimalizálásként tekintve a művészek olyan műveket készítenek, amelyek esztétikai hatással vannak az emberre. Időbeli okokból az algoritmusok ezen osztályának megvalósítása a számítógéphez van rendelve , de a számítás elvileg manuálisan is elvégezhető. Ezért az evolúciós művészet a digitális művészet része .
Az evolúciós művészet alapja, mint minden evolúciós algoritmus, egyedek populációja, amelyek mindegyike egy vizuális struktúrát képvisel. Ez a reprezentáció lehet közvetett is - mivel a genetikai programozásban részt vevő egyének tartalmaznak egy olyan programot, amely vizuális struktúrát hoz létre, így a genotípus és a fenotípus közötti biológiai különbség megmarad . A reprezentáció azonban lehet közvetlen is, mint az evolúciós stratégiában , ahol csak az egyén fenotípusát veszik figyelembe, amelyre az evolúciós műveleteket alkalmazzák. Ebben az esetben az egyén kép, rajz, mozgókép vagy hasonló képfájl vagy videofájl formájában .
Szinte minden evolúciós művész, aki közvetett reprezentációkat használ, nem reprezentatív vizuális műveket készít [1] . Akár közvetlen, akár közvetett az ábrázolás, a vizuális evolúciós művészetnek csak néhány megközelítése létezik .
Az evolúciós művészet folyamatában először meghatározzák az emberek kezdeti populációját. Az indirekt reprezentációban, ahogyan a genetikai programozásban szokásos, véletlenszerű programok és így véletlenszerű vizuális struktúrák generálódnak. A közvetlen ábrázolásnál a nem véletlenszerű vizuális struktúrákat általában a művész választja ki, például lehet, hogy korábbi evolúciós futásokból vették át.
Ezután következik a szaporodási fázis, amelyben az egyedek a szaporodási stratégiának megfelelően szaporodnak, rájuk alkalmazzák a rekombinációs és mutációs műveleteket. E műveletek természete a programok vagy a közvetlen vizuális struktúrák, például az evolúciós algoritmusok természetétől függ; Az egyes egyedek lineáris és hierarchikus struktúrái speciális rekombinációs és mutációs műveleteket igényelnek.
A tenyésztési stratégia része az egyedek rekombinációra (tenyésztési szelekció) való szelekciójának módja. Ha a szaporodási stratégia genetikai algoritmusokon alapul , a fitnesz értékeknek előzetesen minden egyed számára rendelkezésre kell állniuk. A reprodukciós szelekció gyakorisága ennek az adaptációnak szigorúan monoton függvénye, vagyis minél nagyobb a rátermettség, annál nagyobb a szelekció valószínűsége. Ha a szaporodási stratégia evolúciós stratégiákon alapul, a választás egyenletesen, véletlenszerűen oszlik meg.
A tenyésztési szakasz után megjelenik egy utódok populációja, amelyek mindegyikének meg kell határoznia egy alkalmassági pontszámot, amely valamilyen módon tükrözi a vizuális struktúrák esztétikáját . Ezeknek az értékeknek az algoritmikus meghatározásához olyan formális esztétikai modellre lesz szükség, amely a korábbi evolúciós művészeti módszerekben nem, vagy csak a kezdetekkor állt rendelkezésre. Ezért az algoritmikus módszerek a képelemzés egyszerű tulajdonságainak és az azokon alapuló modellek meghatározására korlátozódnak, mint például az entrópia modellek. Az egyén vagy embercsoport alkalmasságának meghatározását általában a művész végzi, aki szubjektív esztétikai szempontjai szerint osztályoz. Az empirikus alkalmasság értékelésének alternatív módszere az az idő, amelyet a néző az egyes bemutatott vizuális struktúrák megtekintésével tölt. Vannak olyan tudat előtti módszerek is, amelyek megpróbálnak összefüggést teremteni a néző fiziológiailag mérhető jellemzői és esztétikai értékelései között (például tanulói válaszértékelés ). A leginnovatívabb megközelítés itt a neuroesztétika , amely az esztétikai értékelésben érintett agyterületeket azonosítja, és ezeknek a régióknak a tevékenységét próbálja összefüggésbe hozni az esztétikai értékelésekkel (hasonló módszereket használ a neuromarketing is ). Mivel azonban ezek a megközelítések kifinomult és még mindig nagyon drága orvosi képalkotó berendezéseket igényelnek , az evolúciós művészetben való felhasználásuk eddig néhány kisebb tanulmányra korlátozódott.
Ha a szülők és utódaik alkalmasak, szelekciós stratégiát alkalmaznak annak meghatározására, hogy a következő generációból melyik egyed maradhat tovább és esetleg szaporodik. Ez a kiválasztási stratégia vagy csak az utódokat, vagy a szülők és az utódok egyesülését veszi figyelembe. Továbbá, ha egy megszakítási feltétel, például egy előre meghatározott maximális generációszám elérése nem teljesül, az evolúciós művészeti folyamat következő iterációja egy új reprodukciós fázissal kezdődik.
Az evolúciós művészet egyik alkalmazása a nem fotorealisztikus renderelés , a számítógépes grafika azon területe, ahol a grafikák szándékosan pontatlanok a fizikai ábrázolásukban. Példa erre egy mesterséges festmény létrehozása fényképből . Collomoss és Hall brit tudósok 2005 -ben dolgoztak ki egy algoritmust, amely fényképek alapján képeket készít [2] . A festményt vonások és vonások sorozataként érzékeljük, amelyeket pozícióként, irányként, színként stb. határoznak meg. A genetikai algoritmust tehát arra használják, hogy megtalálják az összes lehetséges festmény terét. A fitnesz függvény , amely minden megoldásjelölthez minőséget rendel, összehasonlítja a jelölt határképet az eredetileg számított kiugró képpel . A képrészletek kiemelkedõsége megmutatja, mennyire feltűnő az ember számára. A Collomoss és Hall algoritmusban a képrészlet-specifitás három tényezőből áll: a ritkaság mértékéből, a láthatóság mértékéből és egy harmadik tényezőből, amely elsősorban az alrégiók felhasználói ízlését veszi figyelembe , hogy megkülönböztesse a fontos és a lényegtelen tárgyakat.
A kiugróság azon az elképzelésen alapul, hogy a műalkotások nem a valóság tükrei ( Ernst Gombrich szerint [3] ), hanem annak a művész általi értelmezése.