인공지능이 이제 예술을 분석하는 데 참여하고 있다

루트거스 대학교의 아흐메드 엘가말博士와 찰스턴 대학의 마리암 마존博士는 함께 인공지능 프로젝트를 진행하고 있으며, 현재 예술 작품을 분석하고 예술사학자 및 비평가의 결론과 비교하는 데 참여하고 있다.

Techworld에 따르면, 두 과학자는 “예술의 스타일을 기계가 어떻게 분류하는지와 그것이 예술사학자의 분석과 어떻게 관련되는지 조사하기 위해 협력했다. 그들은 예술사학의 발전에 큰 영향을 미친 스위스 교수인 하인리히 뵐플린(1846–1945)의 이론을 기반으로 시스템을 개발하기로 결정했다.

엘가말博士는 “인공지능을 현재의 수준을 넘어서 발전시키기 위해서는 문화적 인간의 제품인 예술을 살펴보지 않고는 어려웠다. 궁극적으로 인공지능은 지각적이고 인지적인 능력을 가진 기계를 만드는 것이기 때문이다. 예술을 살펴보면, 그것이 바로 xảy하고 있다”고 설명했다.

엘가말博士와 마존博士가 취한 접근 방식은 분석에서 주제를 제외하고 작품의 ‘시각적 스키마’에 중점을 두어 시간이 지남에 따라 스타일 패턴을 식별할 수 있도록 하는 것이었다. “그것은 특징적인 특성과 이진 논리에 중점을 두었기 때문에 기계 학습과 잘 맞았다”고 했다.

설명된 바와 같이, “깊은 컨볼루션 신경망은 이러한 스타일을 분류하기 위해 여러 변수와 함께 훈련되었다. 거의 8만 개의 디지털화된 그림이 제공되었고, 패턴을 찾도록 훈련되었다. 시스템은 각 예술 작품이 언제 만들어졌는지 또는谁에 의해 만들어졌는지에 대한 이해가 없었다. 그러나 그림은 그들이 그려진 시간과密接하게 상관되는 매끄러운 연대기에 따라 배치되었다.

그것은 르네상스에서 시작하여 바로크, 신고전주의, 낭만주의, 인상주의, 후인상주의, 표현주의, 입체주의를 거쳐 추상 예술로 끝나는 타임라인에 따라 그림을 배치했다.

연구자들은 또한 “기계를 훈련시켜서 다른 예술 작품에 나타나는 것과 비교하여 비정상적인 데이터 포인트를 식별하여 창의성을 측정하도록 했다.

인공지능이 내놓은 결과는 대부분 예술사학자들이 이미 가지고 있는 아이디어를 확인했다. 그것이 추가한 것은 “주관적인 분석에 기존에 기반한 계산적 증거”였다.

마존博士에 따르면, “수천 개의 예술 작품을 분석하여 인간의 눈으로는 볼 수 없는 스타일의 근본적인 변화를 식별할 수 있다. 그것은甚至 미래의 예술 형태를 예측할 수 있다”고 했다. 그는 또한 “인공지능은 매우 적은 오류를犯하고, 때때로 오류를犯했을 때, 그것은 단지 기계가 인간과 다른 것을 보는 것일 뿐이다. 그리고 그것도 흥미롭다. 기계는 무엇을 보고 있는가? 인간이 인식하지 못하는 것?”이라고 덧붙였다.