演算創作的靈感來源

透過程式碼描述圖像，最終涉及演算法的表現，因此，有些人也將其稱為演算創作，對於我而言，自己從事演算創作，多年來雖然能透過Thingiverse、Twitter、Reddit等網站，與國外同好分享、討論演算創作的成果與議題，然而，由於不同語言之間的隔閣，總令我有種孤獨感，難有人能共同分享尋找靈感來源的樂趣，畢竟在臺灣玩這個的人不多。

這一兩年，拜NFT、AI作畫之類的話題所賜，情況開始有些不同，相關討論的熱度略有上升。事實上，從事演算創作總要寫點程式，然而，從事演算創作之人，不見得是熟稔程式設計領域之人，為了能讓各領域的人能從事演算創作，存在不少易於表述的工具，像是Processing、p5.js等。

易於表述的工具之後？

從程式人的角度看這些工具，實在是很簡單，任意地寫點程式草稿，弄點隨機、摻些顏色、加上簡單互動，就能完成乍看效果不錯的塗鴨，就像更早前「人人寫程式」聲量高漲的那幾年，寫點程式碼拉點畫面，就有個看似還行的App，不過，我總想問「然後呢？」由於沒有進一步的靈感來源，多數人就是失去了興致！

有了易於表述的工具，就能夠讓不同領域的人在演算創作時，更容易將各自領域的知識、經驗，藉此表達與組合。因為他們在各自的領域可能就有著各式的靈感來源，所以，他們繼續創作的動力，也就不僅止於莫名的隨機、顏色、簡單互動。

多年來，我經常問自己一些問題：「接下來要寫些什麼？下個靈感會是什麼？繼續創作的動力是什麼？身為熟稔程式設計領域的我，在演算創作方面的優勢是什麼？」面對某些表述的工具，我也會問一些問題：「這些工具可以做到什麼？別人用這些工具做出了什麼？這個工具裡的某個功能是怎麼實作出來的？」

別人做了些什麼？

我經常在Twitter（@caterpillar）轉推一些有趣的演算創作推文，來源除了Processing、p5.js、OpenSCAD官方帳號，有些是很早就前認識交流的OpenSCAD同好，在他們當中，有些是數學家，演算法作者、科學家。

例如Fernando Jerez（@ferjerez3d），早期熱衷於OpenSCAD，後來經常使用Processing、p5.js；Henry Segerman（@henryseg），他頭像上的極點投影模型是代表作之一；Robert Fathauer（@RobFathauerArt）擅長密鋪（Tessellation）；Maxim Gumin（@ExUtumno）是波函數塌縮演算的作者；最有趣的是Cliff Pickover（@pickover），一個科普科學家、數學家和科幻小說作家。

從事演算創作之人，一定都聽過Daniel Shiffman（@shiffman），每次登場都活力十足的傢伙，他的YouTube（TheCodingTrain）是寶庫，特別是Coding Challenges系列，目前累積有170個以上的演算創作挑戰，偶而沒有靈感時，我就會到其中看看。

我會觀察p5.js的curve函式的原理是什麼，以及Three.js的多面體幾何資料是怎麼計算的，並且了解glMatrix程式庫的矩陣是怎麼實現的。

我也會在Google圖片搜尋裡，使用工具名稱作為關鍵字，例如：OpenSCAD、Processing、p5.js、Three.js等，或者以技術名稱作為關鍵字，例如WebGL、Shader，結合特定主題，例如Voronoi、maze等，看看能找到什麼有趣的圖片。

近來我較常逛的是OpenProcessing網站，它的Discover有著不錯的分類，像是Generative Art、Particles、Patterns、Shader等，裡面有著各式各樣的作品。

當然還有其他來源，能讓我知道別人做了些什麼，這很重要，因為有趣的作品會引發好奇心，進一步找到其中的關鍵字搜尋相關資料，有機會搞清楚作品中有哪些元素。如果這些作品裡面有程式碼，有能力從程式碼探索作者如何描述作品，就是我作為程式人最大的優勢。

作品裡的元素？

我曾經聽過教服裝畫的老師說過，有些學生整個學期在課堂上看不到幾次，到了期末隨便交了張作品，若細問作品裡有什麼，他們就說是抽象化、自我表現、極簡風等，在這些華麗名詞下有哪些具體元素，自己卻說不上來。別以為學生才會如此，有時看到、聽到有人說「這衣服很好看」、「這音樂很好聽」、「這畫很美」，我都會很想問「那你能說出它的故事嗎？」

不能就只是純欣賞嗎？故事很重要嗎？看看NFT創作者吧！他們無不致力描述作品裡的元素，說個好故事，突顯其NFT作品如何與眾不同；如果去美術館參觀的東西不是屬於熟知的領域，在沒有導覽或事先做功課的情況下，基本上，就只是逛街、吹冷氣吧！

而這就是我熱愛演算創作的原因，對於每個作品，我都能說出它們包含了哪些元素，其中用了什麼曲線、模擬了哪種自然現象、基於什麼物理特性、結合了哪個領域的意象、用了什麼資料結構，考量了什麼演算法等。

例如，我在Reddit上分享過〈樂之龍〉（下圖），有人評論是什麼妖術、有人說簡直是用Brainfuck寫了個Web應用程式。若要我簡單談談其中的元素，就是包含阿基米德螺線、Catmull-Rom 樣條、路徑跟隨演算等，不過，最得意的是靈光一閃地用了cos函式，就讓平面的高音譜符號曲線上下起伏，而構成龍身。

看看別人做了些什麼，並不是單純看著作品、期待靈光一現，更重要的是，在探索別人的作品時，從中獲得更多的知識，知道這些知識如何應用或組合，這就令尋找靈感來源的過程，等同於探索、累積知識、構造經驗的過程。

談到「這畫很美」，如果我們想進一步回答美在哪裡，當然會牽涉「什麼是美」的問題，而這個問題的諸多答案，多半摻雜了許多回答者的主觀元素，因為，答案本身就需要辯論的來源，不同的知識基礎、經驗等，往往使得「什麼是美」沒有正確答案，不過，卻有許多人誤會了！單純地憑直覺認定美或醜。

「什麼是美」是個需要不斷辯論的問題，但別忘了，辯論的前提是具備充足的知識。完全憑直覺地認定美或醜並非不行，然而是否以深厚的知識、經驗為基礎呢？就程式領域而言，知識、經驗豐富的資深開發者的直覺，跟菜鳥的直覺相比，根本上就是完全不同的層次。

追求知識是靈感的來源

在過去的專欄文章裡，我有不少主題的分享，大致上有圖片取樣、圓堆砌、差別生長演算、雜湊碼設計、反應擴散系統等，這代表我又吸收了不少知識。有些是從方才談到的來源取得，有些是來自書本。如果你留意過我的演算創作作品，可能會發現：作品發表的時間軸，差不多也是符合專欄主題的時間軸。

換言之，知識是靈感的來源，擁有越多的知識，就擁有越多的組合可能性，才有可能萌生更多靈感！反過來說，對於演算創作而言，追求靈感的過程，就是在追求知識，由於演算創作的描述方式是程式碼，而最後的結果就是，連帶提升了程式設計相關的各種能力。

近幾年從事演算創作後，我總覺得自身程式設計能力也提升不少，或許就是這個原因。

事實上，程式設計本身就是在解決需求，從事演算創作時，我們有機會面對更多樣化的需求，從而需要追求更多知識，至於所謂的靈感來源，就是從知識裡面挖掘出解決方案了，尋找靈感來源的樂趣，正在於此啊！