211service.com
Denna AI kan upptäcka konstförfalskning genom att titta på ett penseldrag
Ett nytt system kan dela upp ett verk i individuella pensel- eller pennlinjer och lista ut konstnären bakom det. 21 november 2017
Oli Scarff | Getty
Att upptäcka konstförfalskningar är svårt och dyrt. Konsthistoriker kan ta med ett misstänkt verk till ett labb för infraröd spektroskopi, radiometrisk datering, gaskromatografi eller en kombination av sådana tester. AI, visar det sig, behöver inte allt det: det kan upptäcka en falsk bara genom att titta på slagen som används för att komponera ett stycke.
I ett nytt papper , dokumenterar forskare från Rutgers University och Atelier for Restoration & Research of Paintings i Nederländerna hur deras system bröt ner nästan 300 linjeteckningar av Picasso, Matisse, Modigliani och andra kända konstnärer i 80 000 individuella streck. Sedan lärde sig ett djupt återkommande neuralt nätverk (RNN) vilka egenskaper i slagen som var viktiga för att identifiera konstnären.
Forskarna tränade också en maskininlärningsalgoritm för att leta efter specifika egenskaper, som formen på linjen i ett slag. Detta gav dem två olika tekniker för att upptäcka förfalskningar, och den kombinerade metoden visade sig vara kraftfull. Att titta på utdata från maskininlärningsalgoritmen gav också en viss inblick i RNN, som fungerar som en svart låda – ett system vars utdata är svåra för forskare att förklara.
Eftersom maskininlärningsalgoritmen tränades på specifika egenskaper, pekar skillnaden mellan den och RNN förmodligen på egenskaperna som det neurala nätverket tittade på för att upptäcka förfalskningar. I det här fallet var det att använda den föränderliga styrkan längs ett slag – det vill säga hur hårt en artist tryckte, baserat på linjens vikt – för att identifiera artisten. Med båda algoritmerna fungerande i tandem kunde forskarna korrekt identifiera artister runt 80 procent av tiden.
Forskarna gav också konstnärer i uppdrag att skapa teckningar i samma stil som bitarna i datamängden för att testa systemets förmåga att upptäcka förfalskningar. Systemet kunde identifiera förfalskningarna i varje tillfälle, helt enkelt genom att titta på ett enda slag.
En människa kan inte göra det, säger Ahmed Elgammal, professor vid Rutgers och en av tidningens författare.
Denna teknik kan bara användas när linjer är tydliga, så för målningar där penseldrag osynliggörs är det ingen hjälp. Men för att ytterligare validera deras resultat, säger Elgammal, planerar de att testa metoden på impressionistiska verk och annan 1800-talskonst där penseldrag är tydliga.
Den mest lovande delen av forskningen kan vara hur forskarna använde den andra metoden för att klargöra vad RNN gör, säger Eric Postma vid Tilburg University i Nederländerna, som har arbetat med att upptäcka konstförfalskningar med AI i mer än ett decennium. Det skulle kunna finnas fler tillämpningar för artificiell intelligens inom konst, säger han, men konsthistoriker och forskare, genomsyrade av århundraden av tradition, har varit långsamma med att ta till sig sådana tekniker. Det beror delvis på att det kan vara svårt att förstå hur en maskin kom fram till sina resultat - ett problem som den senaste forskningen kan hjälpa till att lösa.