生成艺术的定义是不断变化的，定义本身是从数字世界中来，但是它却又与早期的其他艺术门类有着相似性。从规则的角度来看，这种相似性部分来自数据可视化和计算机图形学中的那些模拟世界里的祖先们。前面章节提到的艺术门类中，艺术家着眼于建立规则，或是不满足于现成的规则，而想要另辟蹊径。虽然彼时艺术家与程序员经常涉猎对方的工作领域，但是他们更多的还是在意结果，关注画面是否达到了预期的效果，产生画面的路径及系统的探索则归于计算机图形学的范畴。生成艺术较少关注结果本身，而是将更多的研究放在生成系统本身，换言之生成艺术关注的是规则的建立，这也为数字艺术从数据可视化中衍生出数字生态系统做出了积极的尝试。当然从艺术史上看，现代艺术中的多个艺术思潮都为生成艺术构建了理论框架。
上面对生成艺术所作的简略定义是严谨的吗？生成艺术只能存在于数字系统中吗？本节，我们先尝试对生成艺术做出一定边界的划分。“生成艺术”在数字艺术蓬勃发展的这几十年间，通常是指算法艺术和合成媒介，前者即算法确定的计算机生成的艺术品，后者即任何算法生成媒体的总称，除计算机外艺术家也可以使用化学、生物学、力学和机器人技术、智能材料等进行艺术创作。
我们可以进一步明确：生成艺术是指全部或部分使用相应算法创作的艺术作品，艺术家负责训练算法系统，让系统可以独立生成相应特征的艺术作品。
我们在前文将生成艺术的范围拓展到了数字系统之外，那么生成艺术是指由具有某种程度的自主权的系统创作的任何作品，或者可以
在艺术家很少干预的情况下运作的作品。 生成艺术家使用语言规则、机器、算法或基因序列来设计系统，以生成作为艺术品的最终结果。这些系统可以是数字的、化学的或手动的，并且在各种学科中得到实践，包括建筑、诗歌、文学、动画和视觉艺术。那么我们该如何定义使用人工智能系统绘制插画，这是生成艺术还是插画艺术呢？此时我们应该注意到，生成艺术更多的是对系统的探索，而不是内容的生产。所以，如果这位艺术家着眼于这个插画生成系统本身的研究，而不是只局限于对于某一张插画成果的追求，那么我们就可以将其纳入生成艺术的范畴。
我们在此可以回溯像素艺术和故障艺术相关作品，在这些艺术门类中虽然艺术家也在创设规则，或是不满足于现成的规则，而想要另辟蹊径。虽然彼时艺术家与程序员经常涉猎对方的工作领域，但是他们更多的还是在意结果如画面是否达到了预期的效果等，像是产生画面的路径及系统的探索则归于计算机图形学的范畴。
虽然生成艺术直到 20 世纪后期才变得更普遍，但使用生成思想创作的艺术案例可以追溯到旧石器时代中期。1999 年，考古学家发现了一块石雕，其特点是刻在石头上的网格系统可以追溯到 70000年前。这一发现是最独特的生成艺术元素的最早例子之一，并表明史前的生成艺术作品仍然依赖于当时最复杂的技术和系统，就像今天的生成艺术依赖于人工智能一样。纵观历史，生成艺术使用最先进的技术来创造以前人类无法实现的东西。在此，我们应该把这种“无法实现”理解的个体化一些，例如一位私营企业主并不具备绘制插图和设计Logo 的能力，在使用人工智能生成系统之前，这位企业主只能求助于掌握相应技术的专业人士。当今人工智能这样的复杂系统的发展，就如同 2000 年之后 Photoshop 为代表的图像编辑软件的普及对数字生态造成的促进一样——更多的人具备了某种能力，虽然这种能力会变得习以为常，但是在刚发生时都是令人兴奋的，且我们应该意
识到这种技术的变革影响是深远的。如果没有计算机的帮助，就不可能如此便捷地实现以前只存在于艺术家脑海中的图像。这听起来可能有些自相矛盾，但是这台被认为是冷酷无情的机器却可以帮助我们了解人类最主观、最难以企及和最深刻的东西。