人工智能现在正在分析艺术

鲁特格斯大学的艾哈迈德·埃尔加马尔博士和查尔斯顿学院的玛丽亚姆·马佐恩博士共同创造了一个人工智能项目，目前正在分析艺术作品，并将其与艺术史学家和评论家的结论进行比较。

根据Techworld的报道，两位科学家“合作研究机器如何分类艺术风格以及这与艺术史学家的分析有什么关系。他们决定根据海因里希·沃尔夫林（1846-1945）的理论创建一个系统，沃尔夫林是一位瑞士教授，他的分类原则对艺术史学的发展产生了巨大的影响。”

正如艾哈迈德·埃尔加马尔博士自己所解释的，“在没有研究这个文化人类产品的情况下，很难使人工智能超越我们目前的水平，因为最终，人工智能是关于创造一个具有感知和认知能力的机器，而当你看艺术时，就是这样发生的。”

埃尔加马尔博士和马佐恩博士采取的方法是排除主题内容，不分析主题，而是专注于作品的“视觉模式”，以便能够通过时间识别风格模式。“它强调了独特的特征和二进制逻辑，这与机器学习很匹配。”

如所解释的，“深度卷积神经网络被训练来分类这些风格，以及一系列变量。它们被输入了近80,000幅数字化的绘画，并被训练来找到这些模式。该系统没有被给予任何关于时间或谁创造了每件艺术品的理解，但它仍然将绘画放在了一个平滑的时间线上，这与它们被绘制的时间密切相关。”

它将它们放在一个从文艺复兴开始，接着是巴洛克、新古典主义、浪漫主义、印象主义、后印象主义、表现主义和立体主义，最后以抽象艺术结束的时间线上。”

研究人员还“训练机器通过识别异常数据点并将其与其他艺术作品中出现的内容进行比较来衡量创造力。”

人工智能得出的结果大多确认了艺术史学家已经有的想法。它增加了“计算证据，证明了以前基于主观分析的内容。”

根据马佐恩博士的说法，人工智能分析“成千上万的艺术作品可以识别出风格的基本变化，这是人类的眼睛无法看到的。它甚至可以预测未来的艺术形式。”她补充说，人工智能“犯很少的错误，当它犯错时，它只是机器看到的东西与人类看到的东西不同。而这也很有趣。它看到的东西与人类感知的东西有什么不同？”