Datamaskiner blir bedre til noen overraskende menneskelige oppgaver. Maskiner kan nå skrive romaner (selv om de fremdeles ikke er gode), lese en persons smerte i grimasen, jakte på fossiler og til og med lære hverandre. Og nå som museer har digitalisert store deler av samlingene sine, har kunstig intelligens tilgang til verden av kunst.
Det gjør de nyeste kunsthistorikerne på blokkdatamaskinene, ifølge en artikkel på MIT Technology Review .
Dataforskerne Babak Saleh og Ahmed Egammal fra Rutgers University i New Jersey har trent en algoritme for å se på malerier og oppdage verkets sjanger (landskap, portrett, skisse, etc.), stil (abstrakt impresjonisme, barokk, kubisme, etc.) og kunstner. Ved å benytte seg av kunsthistorien og de nyeste maskinlæringsmetodene kan algoritmen trekke forbindelser som bare hadde blitt gjort av menneskelige hjerner før.
For å trene algoritmen deres brukte forskere de mer enn 80 000 bildene fra WikiArt.org, en av de største samlingene av digital kunst på nettet. Forskerne bruker denne kunstbanken for å lære algoritmen hvordan man kan taste inn spesifikke funksjoner, for eksempel farge og tekstur, og langsomt bygge en modell som beskriver unike elementer i de forskjellige stilene (eller sjangre eller kunstnere). Sluttproduktet kan også plukke ut gjenstander innenfor maleriene som hester, menn eller kors.
Når det var skolert, ga forskerne de nyopplærte algoritmemaleriene de aldri hadde sett før. Det var i stand til å navngi kunstneren i over 60 prosent av de nye maleriene, og identifisere stilen i 45 prosent. Saleh og Elgammal rapporterte om funnene sine på arXiv.org.
Algoritmen kan fortsatt bruke noen finjustering - men noen av feilene den gjorde ligner de som et menneske kan gjøre. Her er MIT Technology Review :
For eksempel sier Saleh og Elgammal at deres nye tilnærming synes det er vanskelig å skille mellom verk malt av Camille Pissarro og Claude Monet. Men litt forskning på disse kunstnerne avslører raskt at begge var aktive i Frankrike på slutten av 1800- og begynnelsen av 1900-tallet, og at begge deltok på Académie Suisse i Paris. En ekspert kunne også vite at Pissarro og Monet var gode venner og delte mange opplevelser som informerte om kunsten deres. Det at arbeidene deres ligner, er ingen overraskelse.
Algoritmen lager andre forbindelser som denne - forbinder ekspresjonisme og fauvisme og mannerisme med Renassance-stilene som ble båret ut av mannerisme. Disse forbindelsene i seg selv er ikke nye funn for kunstverdenen. Men maskinen fant ut av dem på bare noen måneder med arbeid. Og i fremtiden kunne datamaskinen avdekke litt nyere innsikt. Eller i en nærmere fremtid vil en maskinalgoritme som kan klassifisere og gruppere et stort antall malerier hjelpe kuratorer med å administrere sine digitale samlinger.
Selv om maskinene ikke ser ut til å erstatte kjøtt-og-blod kunsthistorikere i løpet av en nær fremtid, er denne innsatsen virkelig de første famlende trinnene til en nyfødt algoritme.
