麻省理工学院建筑系校友及研究员亚历山德罗斯·哈里迪斯的展览"超越数据驱动美学"正在麻省理工学院凯勒画廊展出，展期至6月30日。该展览聚焦于20世纪至21世纪间，人类尝试将计算机转化为创意生产与审美判断媒介的历程，涵盖建筑与应用艺术领域。展览融合哲学、数学、计算机科学与设计计算等多学科视角，将算法、理论与机器学习系统转化为实体装置与互动可视化作品。
问：是什么启发了"超越数据驱动美学"，它探索哪些问题？
答："超越数据驱动美学"的概念起源于三条相互交织的研究脉络。
首先，在2022年前后于麻省理工学院建筑系攻读设计与计算方向博士学位期间，我亲眼见证了以ChatGPT和Stable Diffusion为代表的数据驱动机器学习系统，如何迅速进入公众关于创造力、审美判断与设计的讨论，乃至引发备受关注的艺术拍卖争议。与此同时，我自身的研究本就聚焦于审美判断与评估，而我愈发意识到，许多被公众视为"AI带来的全新问题"，实则有着贯穿整个20世纪的漫长历史。例如，早在1956年的达特茅斯夏季研究项目——AI领域的奠基性事件——中，创造与评估过程便已被列为未来AI研究应当探索的人类智能七大核心维度之一。
其次，该展览受到设计计算与形状语法领域研究的深刻影响。这一领域通过基于规则的方法，而非纯粹的数据驱动学习，来探究人类洞察力与计算之间的关系。尤其是近年来对审美理论的诠释性研究——汲取塞缪尔·泰勒·柯勒律治、奥斯卡·王尔德乃至约翰·冯·诺依曼等人的思想——对我影响尤为深远。这些研究探讨哲学与文学文本中阐述的审美价值与比较理论，是否能够揭示当代数字计算与AI在建筑和设计领域的可能性或局限性。
最后，展览的动力还来自于将设计、制造与数据可视化作为诠释数学概念、算法及"黑箱"机器学习系统的方法论。跨学科研究者们越来越多地借助重建与可视化技术，使计算系统变得更加可感知、可理解——从计算机科学中的神经网络可视化，到建筑与策展实践中的软件重建与数字制造。
问：如何将计算与美学领域的研究转化为一场展览？
答：展览的核心方法，是追问某篇研究论文或书籍中最核心的思想究竟是什么，然后借助设计手段，将这一思想转化为视觉化、空间化、可体验的形式。展览综合运用软件重建、实体制作与数据可视化等设计技术，将充满算法思维、抽象概念与数学公式的文字来源，转化为融合互动、物质形态与数字可视化的空间叙事。
展览围绕五大主题领域展开：审美度量、审美准则、算法美学、审美挪用与审美新颖性。每个主题都是通向某种独特的计算审美判断方法的"窗口"，均源自一本书或一篇研究论文。这些主题名称均来源于各自出版物的核心概念。例如，"度量"指的是数学家乔治·伯克霍夫在20世纪30年代尝试以数学方式量化审美价值的工作；而"新颖性"则探讨机器学习系统AICAN如何依据认知美学中平衡熟悉感与风格偏离的理论来评判生成图像。
贯穿五个案例的核心洞见在于：设计本身可以作为一种诠释性转译方法——将传统学术研究在技术领域通常仅以文字及类文字表征手段（如科学图表与数据表格）传达的内容，转化为可见、可触、可体验的形式。
问：您接下来希望探索哪些问题？
答："超越数据驱动美学"既是一场研究性展览，也是一个持续探索计算系统如何参与建筑与应用艺术领域审美判断、生成与转化过程的开放平台。
展览的核心议题之一——也是建筑、设计与工程领域研究者日益关注的方向——是超越纯粹性能或功能要求的计算评估。无论是建筑、结构形式还是日常产品，这一议题都广泛适用。展览的案例研究表明，这些问题早在当今计算与AI的热潮出现之前便已存在，至少自20世纪初起，就已通过多种计算与理论评估模型加以探讨。
与此同时，我对这些理念如何延伸至建成环境的更广泛应用愈发感兴趣。具体而言，我希望探索与"超越数据驱动美学"相关的研究，如何帮助设计师与工程师更好地理解计算手段——无论是基于规则还是数据驱动——能够如何告诉我们，什么因素对人们所居住和使用的空间与物品的积极体验具有正向贡献。
最后，我持续深耕的一个方向，是设计本身作为一种诠释手段所扮演的方法论角色。通过软件重建、可视化与实体制作，展览将不透明的计算系统转化为更易理解、可触知、可体验的作品。从更宏观的视角来看，这不仅引发了关于如何将"美"或"品味"机械化的思考——这是20世纪审美形式主义的传统关切——也启发我们思考，传统学术研究与学术传播的形式，如何通过空间化、视觉化与面向公众的方式实现演进。
Q&A
Q1：展览"超越数据驱动美学"主要讲的是什么内容？
A：该展览聚焦于20至21世纪将计算机转化为创意生产与审美判断媒介的历史探索，涵盖建筑与应用艺术领域。展览融合哲学、数学、计算机科学与设计计算等视角，将算法、理论与机器学习系统转化为实体装置与互动可视化作品，围绕审美度量、审美准则、算法美学、审美挪用与审美新颖性五大主题展开。
Q2：展览中提到的AICAN系统是如何进行审美判断的？
A：AICAN是一个机器学习系统，它依据认知美学中的一种理论来评判所生成的图像。该理论的核心是在"熟悉感"与"对已知艺术风格的偏离程度"之间寻求平衡，即生成的图像既不能过于平淡无新意，也不能与已有风格偏离太远，需要在两者之间找到恰当的平衡点。
Q3：计算与审美的关系研究对建筑设计有什么实际意义？
A：这一研究方向可以帮助设计师与工程师更好地理解，无论是基于规则还是数据驱动的计算手段，如何揭示什么因素能对人们所居住和使用的空间与物品产生积极的体验价值。研究表明，超越纯粹功能与性能的计算评估，对建筑、结构形式及日常产品设计均具有广泛的应用潜力。
