人工知能はアートの分析に取り組んでいます

ラトガース大学のアーメド・エルガマル博士とチャールストン大学のマリアム・マゾーネ博士は共同 AI プロジェクトを立ち上げ、現在、芸術作品を分析し、美術史​​家や批評家の結論と比較することに取り組んでいます。

As Techworld 二人の科学者は報告している。」彼らは、機械が芸術のスタイルをどのように分類するか、そしてそれが美術史家の分析にどのように関連するかを調査するために協力しました。 彼らは、スイスの教授ハインリヒ・ヴェルフリン (1846 ～ 1945 年) の理論に基づいたシステムを作成することにしました。彼は分類の原則が美術史の学問の発展に大きな影響を与えました。」

エルガマル博士自身が次のように説明しています。 「この文化的な人間の産物を見ずに、AIを現在のもの以上に進化させるのは非常に困難でした。なぜなら、人工知能とは結局のところ、知覚能力と認知能力を備えた機械を作ることだからです。そして芸術を見るとき、それがそれなのです」ハプニング。"

エルガマル博士とマゾーネ博士がとったアプローチは、分析から主題を除外し、時間の経過とともにスタイルのパターンを特定できるように、作品の「視覚的スキーマ」に焦点を当てることでした。 「 特徴的な機能とバイナリ ロジックを重視する点が機械学習とよく合いました。」

説明したように、「ディープ畳み込みニューラル ネットワークは、これらのスタイルを多数の変数とともに分類するようにトレーニングされました。 彼らには、デジタル化された約 80,000 枚の絵画が与えられ、パターンを見つける訓練を受けました。 このシステムには、時間やそれぞれの芸術作品の作成者についてはまったく理解されていませんでしたが、それでも、絵画が描かれた時代と密接に相関する滑らかな年表に沿って絵画が配置されました。

ルネサンスから始まり、バロック、新古典主義、ロマン主義、印象派、ポスト印象派、表現主義、キュビズムを経て、抽象芸術で終わる年表に沿ってそれらを配置しました。」

研究者らも「異常なデータポイントを見つけて他の芸術作品に現れたものと比較することによって創造性を測定するように機械を訓練しました。」

AI が導き出した結果は、美術史家がすでに持っている考えをほぼ裏付けています。 そこに追加されたのは「以前は主観的な分析に基づいていたものの、計算による証拠です。」

マゾーネ博士によれば、AI の分析能力は「何千もの芸術作品が、人間の目では決して見ることのできないスタイルの根本的な変化を識別することができました。 それは未来の芸術的形態を予測することさえできるかもしれません。」 彼女は、AI が「エラーを起こすことはほとんどなく、何らかの形でエラーを犯す場合、それは人間が見ているものとは異なるものを機械が見ているだけである」と付け加えました。 それも興味深いですね。 人間が認識するものと異なるものは何を見ているのでしょうか？」