Un algoritmo inteligente descubre algo que los historiadores de arte habían pasado por alto

Vincent van Gogh y La Masía (1922) de Joan Miró

¿Podría un programa de ordenador influir sobre la forma en que entendemos la historia del arte y los cánones? O, ¿podría un algoritmo de inteligencia artificial hacer el trabajo de un experto en arte? Un reciente proyecto de investigación no llega a sugerir esta realidad, pero sí que demuestra que las máquinas pueden detectar ciertas sutilezas en el arte y la cultura que los humanos habían ignorado durante años.

En un artículo titulado "Hacia el descubrimiento automatizado de la influencia artística", firmado por Babak Saleh y un equipo de investigadores de ciencias informáticas de la Universidad de Rutgers, los académicos explicaron cómo utilizaron sistemas de clasificación y tecnología de procesamiento de imágenes con muchos matices para robotizar el proceso de entender cómo los artistas célebres se han influenciado e inspirado los unos a otros.

Para su investigación, el equipo seleccionó 1700 pinturas de 66 artistas, cubriendo del siglo XXV hasta finales del XX. Utilizando una técnica que analiza conceptos visuales llamados "clasemas", que marcan objetos, sombras de color, el movimiento de personajes y otros aspectos, los investigadores crearon una lista de 3000 clasemas para cada pintura, unos datos que el blog The Physics arXiv compara con un vector. A continuación, utilizaron un algoritmo de inteligencia artificial para evaluar los vectores y buscar similitudes o cualidades comunes entre las 1700 pinturas. ArXiv añade: "Con el fin de crear una realidad del terreno a partir de la cual pudieran valorar sus resultados, también cotejaron opiniones de expertos que explican cómo estos artistas se han influenciado los unos a otros".

Aunque suene un poco como el “genoma de la música” de Pandora, el proyecto no es tan simple como "si hiciste esto, debes de estar influenciado por esto". En primer lugar, el programa de Saleh y su equipo fue capaz de reconocer la influencia de pinturas individuales en movimientos más amplios, como el impacto del Bodegón español: sol y sombra de Picasso y el Hombre y violín de George Braque (ambos del 1912) en el Cubismo.

En segundo lugar, las máquinas pudieron reconocer las similitudes entre pinturas con un simbolismo similar pero estilos muy diferentes, como el Viejo viñedo con mujer campesina (1890) de Vincent van Gogh y La Masía (1922) de Joan Miró. También hay que añadir que su algoritmo identificó influencias artísticas que corroboran las opiniones de los expertos, como la influencia de Picasso y Braque en Klimpt.

Frederic Bazille y La barbería de Shuffleton (1950) de Norman Rockwell.

Pero donde los sistemas de análisis de datos llevan las cosas a otro nivel es en la conexión descubierta entre dos pinturas que los historiadores nunca antes habían identificado. El estudio de la calle La Condamine (1870) de Frederic Bazille y La barbería de Shuffleton (1950) de Norman Rockwell proceden de siglos y movimientos artísticos diferentes, pero está claro que comparten elementos visuales. “Después de explorar muchas publicaciones y páginas web, llegamos a la conclusión de que, según sabemos, esta comparación no había sido señalada por ningún historiador hasta el momento”, dijo Saleh a arXiv.

Esto nos lleva a cuestionarnos si deberíamos empezar a utilizar máquinas para llenar los huecos que los historiadores de arte pueden haber pasado por alto.

Griselda Pollock, catedrática de la Universidad de Leeds, explica acertadamente en un artículo para The Conversation por qué la utilización de algoritmos está lejos de ser un método infalible:

"Para estudiar historia del arte, necesitamos saber economía, política, literatura, filosofía, idiomas, teologías, ideologías, etc., al tiempo que estudiamos para entender la reflexión del arte. El arte reflexiona a través de la creación, a través de las formas y de los materiales y, durante el pasado siglo, la historia del arte se ha visto enriquecida por perspectivas feministas, postcoloniales, homosexuales y transnacionales. Ya no buscamos conexiones, hacemos preguntas. No somos centros de diagnóstico buscando síntomas comunes, ni criminólogos en busca de pistas que conecten una cosa con otra.

Incluso a los niveles más básicos, las máquinas no serían útiles a la hora de desarrollar estas narrativas más amplias. La idea de que las máquinas pueden ver o percibir cosas que los humanos no pueden ver es una falacia, puesto que la máquina se limita a hacer lo que le ordenan, y son los programadores los que fijan los parámetros. Pero dichos parámetros se basan tristemente en un malentendido simplón y anticuado de la labor de los historiadores de arte y de cuáles son sus intenciones".

Saleh y los investigadores nunca aseguraron que su sistema podría reemplazar a un experto en arte, pero resulta interesante que su proceso destaque los aspectos matemáticos de la creación de imágenes, y cómo se podrían integrar más matemáticas para resaltarlos. Sea como sea, el análisis del arte es una labor altamente subjetiva, incluso si dejas los aspectos cuantificables a manos de una ciencia automatizada.

Hombre y violín (1912) de Georges Braque yBodegón español: sol y sombra (1912) de Pablo Picasso

Vía arXiv/Medium

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