美可以度量吗？一种用复杂度指标刻画艺术品美感的尝试-集智俱乐部的财新博客-财新网

导语

为什么有些绘画作品结构不那么复杂，却给人身临其境的美感？什么样的信息组合方式会让人觉得美？我们是否有可能度量艺术作品的美？在近期的一篇 arxiv 文章中，作者从熵复杂度的三种度量出发，重新审视了图像欣赏与其统计属性之间的关系。通过生成符合标准的两组不同随机图像集，对不同人群进行了一项大规模偏好调查，最终揭示出具有中等熵复杂度的图像具有最大欣赏价值；并指出在对图像进行粗粒化处理后，从高频噪声中提取的结构复杂度大小，可以作为预测人们审美偏好的良好指标。

存在普遍的美吗？

是什么造就了美的形象？世界上存在普遍的美吗？

这些令人困惑但又迷人的问题，过去似乎已在包括哲学、心理学、艺术或数学在内的诸多领域中被解决过很多次。

早自古希腊开始，人们就尝试理解美的普遍性。他们认为大自然本身就是和谐与秩序构成的宇宙：无论是艺术品，生命体甚至城市，都由每个构成要素之间的恰当比例所定义。

在希腊人之后，巴洛克和文艺复兴时期的艺术家们也相信普遍之美，而且令人惊讶的是，他们的艺术部分依赖于表现形式的数学化特征，例如对称性、黄金分割比等。此后我们还可以看到递归与分形等复杂结构特征。文艺复兴三杰之一的达芬奇，就不仅是一名伟大的艺术家，同时是一名堪称全才式的科学家与数学家。

因此，历史上关于“什么是艺术或美”，必须要有科学标准的信念，其实已经存在了相当一段时间。尽管这种普遍美的观念在艺术史上断断续续被忽略和争论着，甚至如今被很多后现代思想家强烈反对着。

那么我们不禁想知道，所谓“美可以被度量”这种观点，究竟是否是只是一种语义矛盾的修辞？以此基础建立一种一致性标准的绘画艺术理论是否真的可能？

抛开艺术史上的观念之争，也许从物理学与复杂性视角能给我们一个恰当的答案。

信息熵的三种复杂度

最近以法国物理学家 Samy Lakhal 为首的一个科学小组，对这个问题进行了研究。他们在预印本网站arxiv发布了一篇题为《Beauty and structural complexity》的论文，探讨了美与复杂度之间的关系。

论文题目：

Beauty and structural complexity

论文地址：

https://arxiv.org/abs/1910.06088

之前，我们曾在《85%——人类与机器共同的最优学习率》这篇文章中提到，不仅学习效率在“熟悉”与“意外”（秩序与复杂、无趣与惊喜）之间存在最优的配比，审美感受可能同样如此。心理学家 Rolf Reber 曾提出过审美愉悦加工的流畅度理论[1] ，数学家 George David Birkhoff 甚至提出过审美公式 M = O/C （其中O 为秩序，C 为复杂度）[2]。只不过，目前对复杂度 C 的度量并没有统一标准。

而本篇论文研究，则可以说从物理信息角度从对此推进了一步。

研究者结合了物理学家 Greg J Stephens [3] 的自然图像热力学理论（Thermodynamics of Natural Images），认为可以通过寻找某个熵态函数（entropy-like function）来量化这种在无趣与惊喜之间微妙而复杂的美感平衡。

目前存在许多图像复杂度的度量方法，例如根据其数学属性、物理属性，或者图像的认知属性。在论文中，研究者选择了对于任何数字二维图像都可以很容易计算出来三个简单指标。

第一种是根据幅值斜率 α (magnitude slope α)，定义为径向平均傅里叶振幅的对数斜率，它在对图像取灰度后进行傅里叶变换取得。

第二种是计算图像的分形维度 df（fractal dimension），论文使用闵可夫斯基计盒维数法（Minkowski-Bouligand box-counting）进行计算。将图像放在一个均匀分割的网格上，数一数最小需要几个格子来覆盖这个图形的边长。通过对网格的逐步细化（取无穷小），计算覆盖盒子数目对数与整个图形格子数比值的极限。

第三种为图像的压缩率或算法复杂度τ（algorithmic complexity），通过计算压缩图像对未压缩图像大小之比获得。这种方法的思路是：如果一幅图片表达的信息很少，那么它就可以被压缩算法压缩的很小，因此压缩前后图片的比值就可以代表一幅图片的复杂程度。

概念：什么是复杂性？

复杂性（Complexity）本身就是一个“复杂”的概念。在复杂性科学中，有“要想理解复杂，先要理解复杂”的说法。不过，我们依然可以从有序的角度来认识它，可以理解为：复杂是一种处于完全有序和完全无序之间的状态。——于是有趣的事情发生了，这非常类似 George David Birkhoff 对审美度量的定义，这似乎暗示着，美与复杂度本身就是互为隐喻的。

只不过，因为复杂本身就是一个复杂的概念，因此对复杂度的定义和度量有太多争议。数学家 Horgan 曾统计过[4]，复杂性的定义至少有 45 种，目前则不下 50 种。不过，总体可以分为客观复杂度和认知复杂度大类，前者是物理或本体意义的复杂，例如熵复杂度，无法通过认知进行化简，后者指随着人类认知提升、掌握规律后就能变得简单的复杂。在此基础上，复杂度则可以划分为信息类、熵类、描述长度类、深度类、复杂性类、多样性类、维数类、综合类（隐喻）等几大类[5]。

统计特性与图像欣赏

为了研究清楚这个问题，研究者进行了一项大规模的调查。要求人们根据喜好对两组不同的随机图像进行排序。为了消除可能的认知和文化偏见，研究者设计实验时选择前两种复杂性指标随机生成了以下两组更加抽象的图像（图 5）。这两个序列的图像复杂度从左到右依次增加。

第一组图像通过对傅里叶幅值的逆向变换生成。在256×256图像阵列中生成了六幅灰度图像，并计算了振幅斜率α、分形维度df 和算法复杂度τ。在汇集计算结果的表 1 中可以看到，df 和τ都是α的递增函数，这支持了研究所选复杂度指标的有效性，显示在图像频谱，分形维度和算法属性之间存在明显的相关性。

第二组的图像，在询问了受试者的视觉喜好，即更偏爱多云的天气或银河的景观后，由研究者们逆向使用了闵可夫斯基计盒维数法进行生成。这种方法能有效产生更多抽象图像。算法在256×256图像阵列中随机添加“盒子”，约束最大的正方形不超过总表面的1/16，黑色面积总和不超过1/2 。结果表明，这几种复杂性度量之间同样在彼此增强（表1）

那么，生成的图像的统计特性和人们欣赏它们的倾向之间有联系吗？为此研究者们对不同参与者进行了三项略有不同实验调查。

第一次调查参与者来自CFM 理工学院和巴黎理工学院的同事以及学生，总共约有350人参加，均无私自愿参与，没有任何经济激励。研究者使用了 Zooniverse platform 平台。在一个直观的界面上，要求受试者对随机生成具有不同复杂度的图像喜好程度进行打分。为了方便排名，分值经过类似归一化处理，统一在[0,1]区间，结果在图6a 中用实心黑线展示。

研究者们发现，参与者首选的图像分别为a4、a5与b4、b5，它们均对应于接近1的斜率α。而α≈1 斜率正是自然图像和视觉艺术的所对应的光谱特性。与参与者的讨论也表明，他们认为自己喜欢的图像最和谐，最均衡。

为了增加研究的规模和参与者的多样性，另外两项调查在 Mechanical Turk 平台上进行，有一定报偿支出。第一次结果在图6b 中用灰色表示，第二次实心黑线。第一次略微嘈杂的结果，研究者认为是部分受试者为报偿不认真的缘故。在第二次对回报进行限定后（若故意偏离将不获得报偿），其结果表明噪音显著减少，与最初的无私调查组具有更好的一致性。

两项调查均得出结论，图像的统计特性，即中等熵复杂度与人们之间的欣赏偏好是彼此一致的。

从熵复杂度到结构复杂度

此前，俄勒冈大学的物理学 Richard Taylor 和合作者曾对视觉分形图案的研究发现，图像欣赏与分形维数之间呈倒U型关系[9]，其美学最佳值为中等分形维度（论文引述为df≈1.5，但根据在 2016 年出版的《The Fractal Geometry of the Brain》，应为 1.3~1.5），这与论文研究的结论相符，说明人们确实偏爱于中等复杂程度的图像。

但是与本文的图像用例相比，复杂度数值却更为偏小。

熵毕竟是被用来测量物理系统中的无序度，对于人类知觉审美来说是否有不同之处？

在非常简单的形状 (a1、b1)，以及具有非常高复杂性、显示大量白噪声(a6、b6)的图像之间，是否存在一个更准确的指标，能表达人类美感在复杂性和规律性之间微妙平衡？

法国国家科学研究中心的数学家 Desolneux 等人的工作给研究者提供了启发[6]：在人类的格式塔感知过程中，白噪声是没有可感知的结构的，这些噪声会被排除在知觉的空间排列中。

例如，在咖啡与牛奶混合的动力过程中，虽然最终会进入某种同质均匀的混合状态，在物理熵（复杂度）上达到最大，但对人来说，在奶油/咖啡界面慢慢消失时的过渡状态却是更加复杂而有趣的过程。

也就是说，物理熵复杂度最大，并不代表人类知觉复杂度最大，是人类知觉到的复杂度影响了审美感知。

因此，论文作者最终区分了两种复杂度度量：

第一种是熵复杂度（entropic complexity），用于测量图像中的信息量，根据热力学第二定律，在咖啡/牛奶实验中，熵复杂度只能是时间的递增函数；

第二种是结构复杂性（structural complexity），是考虑噪声之外的特征数量，这是时间的非单调函数，在非平凡混合模式（non-trivial mixing patterns）最显著的中间阶段显示最大值，例如在咖啡/牛奶实验混合实验中的中间状态。

在 Aaronson 等人研究基础上[7]，研究者将结构复杂性计算为无噪声熵，认为结构复杂性衡量了无噪声熵的复杂性或趣味性。它通过对图像的粗粒化处理得到，在数字图像中等效于对图像进行压缩。

为此，研究者在给定半径后对以上黑白图像应用的粗粒化过程，然后计算它们的结构复杂度τcg。

在下图中，分别展示了图像 a1、a4 和 a6 的黑白化（第二列）和粗粒化（第三列）过程。可以看到，图像 a1 几乎没有变化，仅在区域边界处有一条细灰线，因此估算τcg≈ τ；图像 a4 稍微去噪，同时结构不变，有τcg ≲τ；不过，图像 a6 被强烈去噪，粗粒化过程使它几乎变成纯灰色，暗示τcg ≪τ（远小于）。

在为两组图像计算结构复杂度，并在图2上绘制为深红色菱形后，如预期的那样，结构复杂度τcg 是非单调函数，在中间取得最大值。

因此，研究者的理论和实验之间拟合获得了更大的一致性：不仅最大值重合，曲线的整体形状也相似。从而支持研究者做出结论，即在粗粒化（去噪）之后的结构复杂性是人们对平均图像偏好的更好的代表指标。并且，这个指标不仅更符合人脑的格式塔知觉过程，与自然图像相匹配的偏好也达到了峰值。从演化心理学看，这印证了人们的审美偏好受到其自然环境的影响。

如何欣赏印象派作品

从上面结构复杂度作为审美指标，人脑对图像进行格式塔感知过程，很容易让我们想起印象派画家们的作品。

印象派的诞生，一方面不满于古典学院美术通过客观知识对世界的机械建构，一方面又为了规避照相机发明对外部现实像素般精准的描摹。在印象派画家看来，真实的世界是活生生的，它不可能出自黑暗中的画室、用抽象的几何和宏大的想象创造出来，也不可能存于镜头下的冰冷、如谎言般片面地截取世界的一隅，把无生命的切片当成真实本身。

也就是说，真实的世界，不是静态的。人的眼睛不是镜头，人的大脑也不是机器。

因此，他们走出狭小的画室，到大自然和人群中去，用模糊的光斑和成块的色彩，在绘画中捕捉时间的脚步，在光影变化中注入情感，最终在朦胧中定格自己那一瞬间所感知到在呼吸的永恒。

如果不理解印象派画家的理念和追求，那么看他们作品往往就是一团团模糊的色块，充满潦草和混乱的笔触，粗糙得好像未完成的草稿。甚至越仔细看，越是一头雾水。但有经验的艺术家和艺术爱好者们，往往会知道看印象派作品的几个窍门：

1、眯着眼看

2、退后几步看

3、闭上眼几分钟突然睁开眼看

这是什么道理？其实就是因为印象派画家们并非在画一个物体形象，而是试图再现真实的视觉过程。

在前面的图像复杂度分析中，我们已经知道，对于有太多噪音的画面，人脑会先有一个去噪的过程，这个过程就相当于对画面进行粗粒化处理（数字图像则是压缩），因此人脑所见的画面是对原始信息熵复杂度转换后画面。这个画面的结构复杂度才是人脑进行审美感知的指标。

那么，从这个角度看，印象派画家，就相当于悬置了大脑基于客观知识对世界的认知，抛弃了绘画最初对精确性形象的追求，只画自己目之所见，因此相当于自己预先就对进画面进行了粗粒化处理——按照格式塔心理学美学家鲁道夫·阿恩海姆（Rudolf Arnheim）的观点，当你眯着眼睛、或退后一段距离后，这样才能看清由光斑和色彩之间并置形成的一个良好的“格式塔构图”。印象派之父莫奈自己也说：

我真希望自己一生下来是一个双目失明的人，然后突然获得视觉，抓起画笔，再把所看到的一切全都画下来。

所以我们能理解，印象派其实在追求更加真实的真实。通过神经科学对视觉研究我们知道，人脑最初看到的并非是一幅完成的图像，各种形象、物体了然分明，如照片般丝毫毕现。而是经历了一系列渐变处理：从对原始信号的初期处理(V1)、到图形背景分离(V2)[8]、到方位动态(V3)、到颜色(V4)、到运动(V5)……最终加上各种知识滤镜创造出呈现的整体知觉。（这些不同处理分布所在的视觉皮层，并非仅完成单一功能，而是很多同时在处理形状、颜色、方位、运动等，但随着层次会有不同加工深度）

印象派家所画的，就是在大脑视觉皮层结合经验知识构图之前，瞬间展现光影的目之所见——因此，在你以适当的距离和方式观看印象派作品时，会随着不同的凝视范围和角度，从画中看到身临其境般的光影动态效果。

不需要讲究透视、不需要讲究构图、不需要追求立体、不追求我知道“应该什么样子”的客观，只是用非常直接的颜色，画自己眼前所见的，这些跳跃的彩色光线的瞬间，就展现了更鲜活的真实。

当然，如果再向前进一步，我们会看到抽象艺术家们的创作了——那或许是更深一层的真实。

最终我们得以知晓，为什么自然界中熵复杂度最高的图像，在我们看来并没有美感了。人类的大脑的知觉系统，随着上百万年演化，已经去除了无意义的噪音，筛选和过滤出了对人类最有利生存的信息——它可以被结构复杂度这种认知复杂度所度量。人们所感知的所看到的世界，也本身就是大脑进行艺术创造的结果。艺术家们，在突破自身的藩篱后，所画出看似不真实的画面，却是捕捉到了更深层次的真实。

既然艺术本身就在创造真实，那么存在普遍的美，它可以被某种秩序度量着，这是理所当然了。

参考文献：

[1] Reber R1, Processing Fluency and Aesthetic Pleasure,

doi.org/10.1207/s15327957pspr0804_3

[2] George David Birkhoff,Aesthetic Measure

[3] G. J. Stephens, T. Mora, G. Tkacik, and W. Bialek, Physical review letters 110, 018701 (2013).

[4] Horgan J. 复杂性研究的发展趋势—从复杂性到困惑[J]. 科学美国人, 1995 , 10 : 42-47

[5] 苗东升，系统科学精要，215-216

[6] A.Desolneux, L.Moisan, and J.-M.Morel, From Gestalt Theory to Image Analysis (Springer New York, 2008).

[7] S. Aaronson, S. M. Carroll, and L. Ouellette, “Quantify- ing the rise and fall of complexity in closed systems: The coffee automaton,” (2014), arXiv:1405.6903

[8] Figure and Ground in the Visual Cortex: V2 Combines Stereoscopic Cues with Gestalt Rules

[9] B.Spehar and R.P.Taylor, in Human vision and electronic imaging XVIII, Vol. 8651 (2013) p. 865118.

作者：十三维

审校：刘培源

编辑：张爽

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