To, że nowoczesne technologie mogą aktywnie wspierać sztukę wiadomo nie od dziś. Zaawansowane skanery i rentgeny nierzadko pozwalają na analizę dzieł, która niedostępna jest ludzkiemu oku. Czy jednak technologie mogą sprawić, iż niebawem specjaliści zajmujący się potwierdzaniem autorstwa obrazu przestaną być potrzebni? Bardzo możliwe.

Niedawno, badacze z Naukowcy z Uniwersytetu Stanowego Rutgersa w stanie New Jersey we współpracy z niderlandzkim Atelier Restauracji i Analizy Malarstwa opublikowali wyniki zaskakujących badań. Z wykorzystaniem zaawansowanych sieci neuronowych poddawali analizie kontury aż 300 rysunków wybitnych malarzy. O tym, co udało się ustalić tej sztucznej inteligencji, napisali w artykule „Picasso, Matisse czy falsyfikat?”.

Komputer szybko nauczył się tego, jak wyglądały dzieła Matissa, Schiele czy wielkiego Pablo Picasso. Pod uwagę brał kreski, najmniejsze elementy tworzące rysunki mistrzów. Rozpoznając charakterystyczne cechy dzieł, sieć miała następnie za zadanie rozpoznać indywidualne szkice 80 tysięcy rysunków! Jak sobie z tym poradziła? Więcej niż dobrze. Aż w 80 procentach przypadków sztuczna inteligencja poprawnie zidentyfikowała autora i była w stanie wykryć każde celowe fałszerstwo.

Choć sieć neuronowa okazała się być niezwykle efektownym i efektywnym specjalistą w ustalaniu autorstwa dzieł, ma pewne ograniczenia. Przede wszystkim nie sposób wykorzystać jej tam, gdzie dzieło pozbawione jest wyraźnych kresek czy pociągnięć pędzla – wykorzystuje ona bowiem analizę linii.

Nie oznacza to jednak, iż w przyszłości nie stanie się ona doskonałym wsparciem dla specjalistów. Uwierzytelnianie autorstwa obiektów artystycznych to bowiem dziedzina nauki wymagająca tak specjalistycznej wiedzy z dziedziny historii sztuki oraz metod analizy technicznej i laboratoryjnej, jak i intuicji, pozwalającej analizować obraz na głębszym poziomie, niż tylko ten, który widać na płótnie. Nieodłącznym elementem powstawania każdego dzieła są emocje i uczucia artysty, który je tworzył. A tego nie będzie w stanie zanalizować nawet najdoskonalsza sieć neuronalna.

Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Pola, których wypełnienie jest wymagane, są oznaczone symbolem *