Шедьовър или евтино копие? Историците на изкуството и AI може да не са съгласни

Вижте всички тематики Връзката е копирана! Следвайте

За необученото око има доста дребна разлика сред трите известни версии на „ The Lute Player “. Почти идентични по комбинация, всички картини изобразяват млад индивид с очи на сърна в бели облекла, инструмент в ръка и извърнат леко встрани от фена. Изглежда, че всеки носи присъщото за италианския художник Караваджо майсторство на светлината и сенките.

За историците на изкуството обаче от дълго време има необятно единодушие: версиите, съхранявани от съветския Ермитаж и френската сбирка Вилденщайн, са основани от бароковия художник, до момента в който тази в английската Бадминтон Хаус е просто копие.

Изкуственият разсъдък молеше да се разграничава. През септември швейцарската компания за изкуствен интелект Art Recognition съобщи, че има съвсем 86% възможност версията на Badminton House в действителност да е достоверна. Моделът на компанията, който беше подготвен да разпознава маркери на стила на Караваджо, в това число форми, цветови палитри и композиционни структури, също разгласи (макар и с по-малко статистическа сигурност), че версията на Wildenstein евентуално е копие. Неговият разбор откри „ доста разминаване “ сред „ образните характерности “ на последната картина и тези на другите произведения на Караваджо.

Това е едно от няколкото смели изказвания, направени от Art Recognition от стартирането му преди седем години. През 2021 година компанията пресметна 91% възможност картина в Националната изложба в Лондон, приписвана на Питър Пол Рубенс, „ Самсон и Далила “, да не е направена от бароковия художник. Междувременно дълго оспорвана картина на Винсент ван Гог в Националния музей в Осло имаше 97% късмет да бъде същинска. Други разбори на компанията показаха по-сложни резултати: „ Полският ездач “ на Рембранд, да вземем за пример, е отчасти продуциран от някой различен, макар че някои секции съдържат доказателства за ръката на холандския художник, вариращи сигурно от 69% до 83%, съгласно модела на AI.

Декларациите на Art Recognition не постоянно опонират на откритата стипендия. Приписването на Ван Гог, да вземем за пример, след това беше съпоставено с по-конвенционални проучвания, в това число механически разбори и изследвания на писмата на художника (музейни специалисти заключиха, че извънредно влажните цветове на портрета просто отразяват проблематичното психическо положение на Ван Гог по това време). И въпреки всичко доста специалисти по изкуство остават мощно скептични по отношение на способността на AI да размени или даже да добави инструментите, обичайно употребявани за засвидетелствуване на творби на изкуството.

„ Мисля, че е много проблематично “, сподели Анджеламария Ацето, старши откривател в Музея за изкуство и археология Ашмол в Оксфордския университет. " Много съм отворен към новите технологии; употребявам технологии от самото начало, които могат да ви оказват помощ да видите това, което елементарното око не може - да влезете под повърхността. И съм сигурен, че изкуственият разсъдък е приказен в анализирането на данни и даването на данни, само че познавачеството е обвързвано с контекстуализиране на нещата. Става дума за сериозно мислене.

„ Може да отида при академик по консервация и да ги помоля да проучват пигмент; Може да помоля фотограф за инфрачервено изображение ", добави тя. " Но мислите ли, че AI може да размени образованото, сериозно око? Това е не-не за мен. “

Виждайки това, което хората не могат

Комбинирайки машинно образование, дълбоки невронни мрежи и логаритми за компютърно зрение, методът на Art Recognition може на доктрина да бъде приспособен към всеки художник с задоволително огромен заден азбучник. Към днешна дата компанията е произвела модели за повече от 200 художници.

Във всеки AI се образова на два набора от фотографски данни: „ позитивен “, съдържащ изображения на безспорни (или необятно приети) картини на въпросния художник, и „ негативен “, включващ сходни, само че неавтентични творби. Последната група може да включва известни имитации, копия от студенти или фенове - като стилистичните почитатели на Караваджо от 17-ти век, известни като " Caravaggisti " - и даже изображения, генерирани от AI, основани в стила на художника.

Наличието на „ висока степен на подобие “ сред двата набора от данни е от решаващо значение, сподели съоснователят и основен изпълнителен шеф на Art Recognition, Карина Поповици, по време на позвъняване от Швейцария. „ Ние в действителност желаеме AI да научи разликата сред Караваджо и подражател на Караваджо – разликата сред Рубенс и съвсем идентична картина, основана в неговата работилница от чирак. “

За да се предотврати користолюбие, и двата набора от данни за образование включват съпоставим баланс на тематики и жанрове, като портрети, пейзажи, натюрморти или религиозни подиуми. Разработчиците включват разширени версии на всяко изображение, имитиращи разнообразни условия на осветяване и обръщащи или завъртащи фотоси с висока разграничителна дарба на картините, с цел да изложат моделите на разнообразни пространствени конфигурации. Изображенията също са разграничени на дребни квадратчета или „ кръпки “, които принуждават AI да преглежда характерностите на творбата по нови способи. Гледането на по-малка, по-тиха част от картина в изолираност може да му помогне да научи фини мазки, да вземем за пример, до момента в който аспект с понижен мащаб може да го научи на комбинация или цвят.

Но Поповичи признава, че не постоянно е ясно по какъв начин моделите стигат до заключенията си. „ Можем да спекулираме, само че в действителност не знаем сигурно “, сподели тя, добавяйки, че ще има „ някои типове модели, които AI може да види по-добре от хората “.

„ Хората в действителност желаят равнище на сигурност, което евентуално не съществува, без значение дали е машина или човешко око. “

Шарън Хекър, историк на изкуството и куратор

Отнема до една седмица, с цел да се образова AI на определения художник, по-късно още ден или два, с цел да се проучва настрана произведение на изкуството. Поповици обаче сподели, че най-отнемащата време част е изследването и построяването на наборите от данни. Като всеки модел на изкуствен интелект, изходът е добър единствено като данни, върху които се образова (или „ отпадък вътре, отпадък вън “, както се казва).

Поради тази причина Поповичи твърди, че разпознаването на изкуството не стои настрана от историята на изкуството - то разчита на нея. Наборите от данни на компанията са, сподели тя, „ артикул на теоретичен опит “, построен от вътрешни историци, които са изучавали биографии, каталози и академична литература на художници. Тя се надява, че AI може да бъде „ инструмент в кутията с принадлежности “ за специалистите, а не техен сурогат.

„ Мисля, че е доста контрапродуктивно да водим непрекъснат спор за това кой е прав, специалистът или ИИ? “ сподели тя. „ Ние не желаеме да бъдем техни врагове. “

Повече от дълбока повърхност