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杰克森·波洛克（Jackson Pollock）的画，熵值很高。 利用全新的电脑程序，科学家可以量化一幅画的多项数据，从而追踪风格的演变。 撰文：耶斯·罗密欧（Jess Romeo） 翻译：罗广桢 对于浪漫的人来说，物理学家哈罗德·里贝罗（Haroldo Ribeiro）最近的工作可能有些乏味。他开发了一款应用程序，可以把一副画直接量化成多种不同的数字集合。如今，里贝罗已经借助这款基于物理学的应用程序，分析了近140 000幅存储在视觉艺术百科全书WikiArt网站上的画作。他希望从中寻找绘画风格演变的趋势。 在《美国科学院院刊》（PNAS）上，里贝罗和同事解释了程序的工作流程。这款程序可以评估画作复杂性和熵（无序性）。复杂性的高低由单幅图像中绘画技法的丰富程度决定，范围从变化多端（高复杂度）到相对稳定（低复杂度）。熵的大小取决于图像的无序程度：画作越“中规中矩”，熵就越低。 算法会以图像中2×2像素的方格为基础进行分析，并根据之前提到的两个判别标准打分。里贝罗和同事发现，画作中复杂度和熵值的变化，可以反映从古至今绘画艺术在风格上的变化。现代派的绘画（特点是混色的边缘和松散的笔触）通常具有较低的复杂度和较高的熵值。后现代派的绘画风格更加简单，偏向辨识度高的物体和明显、清晰的边缘。比如安迪·沃霍尔（Andy Warhol）的《金宝汤罐头》，这让画作表现出高复杂度、低熵值的特征。在20世纪60年代末，绘画艺术经历了一次从现代主义过渡到后现代主义的剧烈变化，这套算法可以量化变化过程中最剧烈的峰值。 研究人员认为，借助这些简单的判定标准，我们能够更好地理解绘画艺术的演变，捕捉与各个艺术时期有关的信息，确定各艺术时期间的内在联系。通过了解这些“标准流程”，程序甚至可以将原本鲜为人知的画作归到某个具体的艺术流派中。 马克西米利安·席希（Maximilian Schich）在得克萨斯大学达拉斯分校任职，是这里的艺术与科技学教授，他非常支持研究这样的交叉学科。“这项研究之所以吸引我，是因为他们从局部，从像素与像素之间的关系来审视画作的复杂性，”席希教授说，“你或许可以讽刺地说，‘啊，这太小儿科了——根本不能诠释整幅画作。’但其实这才是这项研究的价值所在。” 《环球科学》2019年4月刊现已上市 |
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