Computere bliver bedre til nogle overraskende menneskelige opgaver. Maskiner kan nu skrive romaner (skønt de stadig ikke er store), læse en persons smerte i deres grimase, jage efter fossiler og endda lære hinanden. Og nu, når museer har digitaliseret meget af deres samlinger, har kunstig intelligens adgang til verden af kunst.
Det gør de nyeste kunsthistorikere på blokcomputere, ifølge en artikel på MIT Technology Review .
Computerforskere Babak Saleh og Ahmed Egammal fra Rutgers University i New Jersey har uddannet en algoritme til at se på malerier og opdage værkenes genre (landskab, portræt, skitse osv.), Stil (abstrakt imressionisme, barok, kubisme osv.) og kunstner. Ved at tappe ind i kunsthistorien og den nyeste maskinlæring, kan algoritmen trække forbindelser, der kun var blevet oprettet af menneskelige hjerner før.
For at træne deres algoritme brugte forskere de mere end 80.000 billeder fra WikiArt.org, en af de største online samlinger af digital kunst. Forskerne bruger denne kunstbank til at lære algoritmen, hvordan man indtaster specifikke funktioner, såsom farve og tekstur, og bygger langsomt en model, der beskriver unikke elementer i de forskellige stilarter (eller genrer eller kunstnere). Slutproduktet kan også udvælge genstande i malerierne såsom heste, mænd eller kryds.
Da det var skolet, gav forskerne deres nyuddannede algoritmemalerier, som de aldrig havde set før. Det var i stand til at navngive kunstneren i over 60 procent af de nye malerier og identificere stilen i 45 procent. Saleh og Elgammal rapporterede deres fund på arXiv.org.
Algoritmen kunne stadig bruge noget finjustering - men nogle af de fejl, den begik, ligner dem, som et menneske måtte gøre. Her er MIT Technology Review :
For eksempel siger Saleh og Elgammal, at deres nye tilgang har svært ved at skelne mellem værker, der er malet af Camille Pissarro og Claude Monet. Men en lille undersøgelse af disse kunstnere afslører hurtigt, at begge var aktive i Frankrig i slutningen af det 19. og det tidlige 20. århundrede, og at begge deltog i Académie Suisse i Paris. En ekspert kunne også vide, at Pissarro og Monet var gode venner og delte mange oplevelser, der informerede om deres kunst. Det faktum, at deres arbejde er ens, er ingen overraskelse.
Algoritmen opretter andre forbindelser som denne - forbinder ekspressionisme og fauvisme og mannerisme med Renassance-stilarterne, der blev båret ud af mannerisme. Disse forbindelser i sig selv er ikke nye opdagelser for kunstverdenen. Men maskinen regnede ud med dem på bare et par måneders arbejde. Og i fremtiden kunne computeren afsløre nogle mere nye indsigter. Eller i en nærmere fremtid vil en maskinalgoritme, der er i stand til at klassificere og gruppere et stort antal malerier, hjælpe kuratorer med at administrere deres digitale samlinger.
Selvom maskinerne ikke ser ud til at erstatte kød-og-blod kunsthistorikere i den nærmeste fremtid, er disse bestræbelser virkelig de første famlende trin i en nyfødt algoritme.
