浅谈生成设计 Generative Design

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作者:任远 财新传媒 数据可视化设计师兼工程师

今天和大家分享一下自己研究生成设计的一些心得。

1. 生成设计是什么?

生成设计是一种设计方法。

通常的设计方法流程是:Idea-设计草图-编程实现,而生成设计方法是:Idea-定义规则-编程生成。它们的核心区别在于传统设计方法在草图阶段是全局控制模式,也就是设计草图呈现的形象基本等于最终实现形象,而生成设计方法在定义规则的阶段,只是产生一种模态。所谓模态就是形式的内在规则,这里会涉及到一些复杂性理论,稍后会提到,有了模态的想法,接着用逻辑语言概括它的规则,再用程序建立这些规则,通过不断调节模态函数影响变量,最终生成满意的形式。

生成设计目前已经在很多设计中被应用,例如生成建筑、生成雕塑、生成标识系统等。从生成设计的原理可以看出,影响模态最终形式的因素是输入变量和规则函数,所以创作的生成图形是否独一无二,取决于输入的变量和规则模型是否独一无二。如果设计的模态和输入的规则是普遍存在,那么得到的形式也是普遍存在的,所以我觉得在利用生成设计方法做标识类型的设计时应当尽量去选择独特的模态和输入变量。

2. 生成设计在可视化中的应用

举一个大家熟悉的例子,就是经典数据可视化力导向图。

力导向图主要用来可视化“关系数据”,每个节点代表一个个体,有关系的节点会用直线连接起来。如果节点数量庞大,关系复杂,你用传统的设计方法,在概念草图阶段就会画晕了,因为你不能按照线性的方式一次画出所有不重叠的点和尽量不交叉的线。这时候就用到了生成设计方法。

分析需求“节点不重叠,线条少交叉”,这是我们想象的形式模态,于是可以根据模态建立规则。建立规则需要你有一些数学和科学的知识功底。这里的力导向用的是动力学方法,也就是让每个点之间产生排斥力,可以利用万有引力逆向建立公式,另外有连线的用胡克弹性定律来建立,让它们产生吸引力,这样就可以保证在节点不重叠的情况下还能保证有关系的节点相互连接,而且交叉很少。在建立好规则后,代入合理的参数,这里可以是万有引力的大G和胡克定律的k,最后把关系数据带入规则生成力导向图。这是利用生成设计方法非常经典的一个案例,大家可以去试试力导向图,感受下它的原理。

3. 自然界的模态和规则

在复杂性理论发展起来以后,有许多科学家发现了以前很多自然界中无法解释的模态规则,例如树分形规律、鱼群自组织规律、蚂群寻食方式、遗传规律、神经网络等。这些模态都是基于某种内在规则在宏观上各种形式表现的组合,例如鸟群可以设置它的视野范围半径来影响它最终的模态,半径大宏观上会很松散,半径小宏观上会很紧凑。生成设计师和艺术家也常常组合使用这些模态规则来进行艺术创作。

4. 生成艺术的美

每个人追求的美都不一样,况且美是什么?非要说个所以然,我只能说我在生成设计中追求的是混沌与秩序的平衡美,介于混乱无章和刻板规则之间。就好比生活中一样,每天的生活太过于重复会有些刻板,每天都追求变化又过于混乱,介于两者之间会很自然,这是我个人对于美的追求。

5. 政治哲学与生成设计

“假设把政治哲学套入生成设计里,政治哲学就是研究算法和规则,而在政治哲学指导下建立的国家,国家的体制、文化、道德、法律形成的整个社会现象就是生成设计,整个社会规则制约不了每个人的一举一动,所以每个个体会产生自组织行为,这就是自组织系统。如果改变国家初始规则很可能会引起社会大动荡,这就是混沌理论。大的社会中有小的社会,小的社会中又有小社会…这就是分形,人们在社会实践的时候,不能过于循规蹈矩,也不能过于追求变化,这就是混沌与秩序的平衡,人类不断的探索真正的‘理想国’,从而不断的革命,这就是迭代和演化。”

这段文字是我之前和小伙伴讨论有关生成设计话题写下的,观点有些形而上,但能帮助大家初步理解一些复杂性的概念。也在此纪念一下曾经一起谈论的美好时刻,祝愿另外一个世界的你(大猫),能像我们曾经讨论畅想的那样,有一天会穿越时空和纬度,再次相遇。

 

 

本文由财新数据可视化实验室任远授权转载

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