Компьютеры становятся лучше в некоторых удивительно человеческих задачах. Машины теперь могут писать романы (хотя они все еще не велики), читать боль человека в гримасе, охотиться за окаменелостями и даже учить друг друга. И теперь, когда музеи оцифровали большую часть своих коллекций, искусственный интеллект получил доступ к миру изобразительного искусства.
Это делает новейших искусствоведов на блочных компьютерах, согласно статье в MIT Technology Review .
Компьютерные ученые Бабак Салех и Ахмед Эгаммал из Университета Рутгерса в Нью-Джерси обучили алгоритму просмотра картин и определения жанра работ (пейзаж, портрет, эскиз и т. Д.), Стиля (абстрактный импрессионизм, барокко, кубизм и т. Д.). и художник. Используя историю искусства и новейшие подходы к машинному обучению, алгоритм может установить связи, которые раньше были созданы только человеческим мозгом.
Для обучения их алгоритму исследователи использовали более 80 000 изображений с WikiArt.org, одной из крупнейших онлайн-коллекций цифрового искусства. Исследователи используют этот банк искусства, чтобы научить алгоритм, как вводить определенные особенности, такие как цвет и текстура, медленно создавая модель, которая описывает уникальные элементы в различных стилях (или жанрах, или художниках). Конечный продукт также может выделять объекты на картинах, такие как лошади, люди или кресты.
После того, как это было изучено, исследователи дали свои недавно обученные алгоритмические картины, которые он никогда не видел прежде. Он смог назвать художника более чем в 60 процентах новых картин и определить стиль в 45 процентах. Салех и Эльгаммаль сообщили о своих результатах на arXiv.org.
Алгоритм все еще может использовать некоторые настройки, но некоторые из ошибок, которые он сделал, похожи на те, которые может совершить человек. Вот обзор технологии MIT :
Например, Салех и Эльгаммал говорят, что их новый подход затрудняет различие между работами, написанными Камилем Писсарро и Клодом Моне. Но небольшое исследование этих художников быстро показывает, что оба были активны во Франции в конце 19-го и начале 20-го веков, и что оба участвовали в Académie Suisse в Париже. Эксперт также может знать, что Писсарро и Моне были хорошими друзьями и поделились многими впечатлениями, которые рассказали об их искусстве. Так что тот факт, что их работа похожа, неудивителен.
Алгоритм устанавливает другие связи, подобные этой, - соединение экспрессионизма и фовизма и маньеризма со стилями ренессанса, которые возникли из маньеризма. Эти связи сами по себе не являются новыми открытиями для мира искусства. Но машина разгадала их всего за несколько месяцев работы. И в будущем компьютер может раскрыть некоторые новые идеи. Или, в ближайшем будущем, машинный алгоритм, способный классифицировать и группировать большое количество картин, поможет кураторам управлять своими цифровыми коллекциями.
Хотя в ближайшем будущем машины, похоже, не заменят искусствоведов из плоти и крови, эти усилия на самом деле являются первыми неуклюжими шагами алгоритма новорожденного.
