人工知能は現在芸術作品を分析している

ラトガース大学のアフメド・エルガマル博士とチャールストン大学のマリアム・マゾーン博士は、共同で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作業を行っている。

テクノロジー誌Techworldによると、2人の科学者は「芸術作品のスタイルを機械がどのように分類するか、それが美術史家の分析とどのように関係するかを調査するために共同で研究を行った。」彼らはスイスの教授ハインリヒ・ヴェルフリン（1846-1945）の理論に基づいてシステムを構築することにした。ヴェルフリンの分類原則は美術史の分野の発展に大きな影響を与えた。

エルガマル博士自身が説明するように、「現在のAIを超えるには、文化的人間の製品である芸術を見なければなりません。最終的には、知覚と認知能力を持つ機械を作ることが目標であり、芸術を見るとき、それが起こっていることです。」

エルガマル博士とマゾーン博士が取ったアプローチは、主題を分析から除外し、作品の「視覚的スキーマ」に焦点を当てることで、時間の経過とともにスタイルのパターンを識別できるようにすることだった。「その特徴的な特徴と二値論理は、機械学習とよく一致しました。」

説明によると、「ディープコンボリューショナルニューラルネットワークは、これらのスタイルを数多くの変数とともに分類するために訓練された。約8万点のデジタル化された絵画が与えられ、パターンを見つけるように訓練された。システムには時間や各芸術作品の作者に関する知識は与えられていなかったが、それでも絵画は、制作された時期と密接に関連するスムーズな年表に沿って配置された。」

ルネサンスからバロック、新古典主義、ロマン主義、印象主義、後期印象主義、表現主義、キュビズム、そして抽象芸術へと、タイムラインに沿って配置された。

研究者らはまた、「機械を、異常なデータポイントを検出して他の芸術作品と比較することで、創造性を測るように訓練した。」

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大部分確認した。AIが追加したのは、「主観的な分析に基づいていたものが、計算機による証拠となったことだった。」

マゾーン博士によると、「数千点の芸術作品を分析することで、人間の目では見えないスタイルの根本的な変化を識別できる。」彼女はさらに、AIは「未来の芸術形式を予測することもできる。」と述べた。AIは「非常に少ないエラーしか生じないが、エラーが生じた場合、それは機械が人間と異なるものを見ているということである。しかも、それは興味深いことだ。機械は人間が認識しないものを見ているのか？」