Kunstmatige Intelligentie Is Nu Betrokken Bij Het Analyseren Van Kunst

Dr. Ahmed Elgammal van The Rutgers University en Dr. Mariam Mazzone van College of Charleston hebben een gezamenlijk AI-project gecreëerd dat nu betrokken is bij het analyseren van kunstwerken en het vergelijken ervan met de conclusies van kunsthistorici en critici.

Zoals Techworld meldt, werkten de twee wetenschappers “samen om te onderzoeken hoe machines stijlen van kunst classificeren en hoe dat zich verhoudt tot de analyse van kunsthistorici. Zij besloten een systeem te creëren op basis van de theorieën van Heinrich Wölfflin (1846–1945), een Zwitserse professor wiens classificatieprincipes zeer invloedrijk waren in de ontwikkeling van de discipline van de kunstgeschiedenis.”

Zoals Dr. Elgammal zelf uitlegt, “Het was heel moeilijk om AI verder te ontwikkelen dan waar we nu zijn zonder naar dit culturele menselijke product te kijken, omdat uiteindelijk kunstmatige intelligentie gaat over het maken van een machine die perceptuele en cognitieve vaardigheden heeft, en wanneer je naar kunst kijkt, gebeurt dat.”

De aanpak die Dr. Elgammal en Dr. Mazzone hebben gevolgd, was om onderwerp uit de analyse uit te sluiten en zich te concentreren op het ‘visuele schema’ van het werk, zodat het mogelijk zou zijn om stijlpatronen door de tijd heen te identificeren. “De nadruk op distinctieve kenmerken en binaire logica kwam goed overeen met machine learning.”

Zoals uitgelegd, “Diepe convolutionele neurale netwerken werden getraind om deze stijlen te classificeren, samen met een aantal variabelen. Zij kregen bijna 80.000 gedigitaliseerde schilderijen en werden getraind om patronen te vinden. Het systeem had geen enkele kennis van tijd of wie elk kunstwerk had gemaakt, maar het plaatste de schilderijen toch langs een gladde chronologie die nauw correleerde met de tijden waarin ze waren geschilderd.

Het plaatste ze langs een tijdslijn die begon bij de renaissance en vervolgens doorliep via barok, neoclassicisme, romanticisme, impressionisme, post-impressionisme, expressionisme en kubisme, om te eindigen met abstracte kunst.”

De onderzoekers hebben “ook de machine getraind om creativiteit te meten door ongebruikelijke datapunten te identificeren en te vergelijken met wat in andere kunstwerken verscheen.”

De resultaten die de AI opleverde, bevestigden grotendeels de ideeën die kunsthistorici al hadden. Wat het toevoegde, was “computationele bewijs van wat eerder gebaseerd was op subjectieve analyse.”

Volgens Dr. Mazzone kan de mogelijkheid van AI om “duizenden kunstwerken te analyseren, fundamentele veranderingen in stijlen identificeren die het menselijk oog nooit kan zien. Het kan zelfs de toekomstige artistieke vormen voorspellen.” Zij voegde eraan toe dat AI “zeer weinig fouten maakt, en wanneer het een fout maakt, is het gewoon de machine die iets anders ziet dan wat de mens ziet. En dat is ook interessant. Wat ziet het dat anders is dan wat menselijke wezens waarnemen?”