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Creators

Un algoritmo intelligente scopre i dettagli che sfuggono agli storici dell'arte in carne e ossa

Attraverso un articolato metodo di imaging e alcuni sistemi di classificazione è possibile robotizzare il processo di comprensione del modo in cui gli artisti si influenzano a vicenda.
03 settembre 2014, 9:33am

Vecchio vigneto con contadina (1890) di Van Gogh e Fattoria (1922) di Joan Miró.

Può un programma computerizzato influenzare il modo in cui comprendiamo la storia dell'arte e i suoi canoni? Oppure: può un algoritmo artificiale intelligente fare il lavoro degli esperti d'arte? Un progetto sviluppato recentemente non dà esattamente una risposta affermativa a queste domande, ma dimostra che le macchine sono in grado di evidenziare delle sottigliezze nell'ambito delle arti e della cultura che gli uomini potrebbero non aver mai notato.

In uno studio intitolato "Toward Automated Discovery Of Artistic Influence" condotto da Babak Saleh e un team di ricercatori di Rutgers, gli autori spiegano come abbiano usato un articolato metodo di imaging e alcuni sistemi di classificazione per robotizzare il processo di comprensione di come gli artisti più famosi si siano influenzato e ispirati a vicenda.

Per la ricerca il team ha scelto 1.700 dipinti di 66 artisti, dal quindicesimo al ventesimo secolo. Grazie a una tecnica che analizza i concetti visivi chiamato “classemes”—in cui sono tenuti in considerazione ed esaminati oggetti, tonalità di colore, movimenti dei soggetti e altri fattori—è stata creata una lista di 3.00 classemes per ogni dipinto, e i dati sono stati poi elaborati in un vettore da The Physics arXiv Blog. È stato poi usato un algoritmo intelligente per valutare i vettori e per cercare similarità o qualità comuni tra i 1.700 dipinti. ArXiv aggiunge, “per elaborare dei fatti veritieri sono state anche prese in considerazione le opinioni degli esperti sulle influenze tra i vari artisti.”

Anche se a dirsi sembra simile al Music Genome Project di Pandora, il progetto non è così semplice come dire “se hai fatto questo devi essere stato influenzato da quell'altro.” Prima di tutto, il programma sviluppato da Saleh e il suo team era in grado di riconoscere l'influenza di dipinti singoli su movimenti più ampi—come l'influsso della Natura morta spagnola:sole e ombra di Picasso e dell'Uomo con violino di Braque (entrambi del 1912) sul movimento Cubista.

Successivamente i computer erano in grado di riconoscere similarità tra dipinti che rappresentavano immagini simili, ma con stili completamente differenti, come il Vecchio vigneto con contadina (1890) di Van Gogh e la Fattoria (1922) di Joan Miró. Vale la pena aggiungere che l'algoritmo è stato in grado di identificare delle influenze artistiche corroborate da opinioni di esperti, come l'influenza di Picasso e Braque su Klimt.

Studio 9 Rue de la Condamine (1870) di Frederic Bazille e Barbiere di Shuffleton di Norman Rockwell (1950).

Il caso in cui il sistema di analisi dei dati ha fatto una scoperta è la connessione scoperta tra due dipinti, mai descritta prima dagli storici dell'arte. Lo Studio 9 rue de la Condamine (1870) di Frederic Bazille e il Barbiere di Shuffleton (1950) di Norman Rockwell sono di due secoli e movimenti artistici diversi, ma condividono chiaramente degli elementi. “Dopo aver cercato tra molte pubblicazioni e siti, abbiamo concluso, per quanto ne sappiamo noi, che questo confronto non è mai stato fatto prima,” ha detto Saleh ad arXiv.

Questo forse significa che i computer potrebbero essere usati per colmare i vuoti lasciati dagli storici dell'arte?

Griselda Pollock, che insegna all'università di Leeds,esprime in modo adeguato perché l'utilizzo di algoritmi non sia assolutamente infallibile un articolo su The Conversation:

“Per studiare la storia dell'arte dobbiamo conoscere anche l'economia, la politica, la letteratura, la filosofia, la lingua, la teologia e le ideologie per capire le forme d'arte del tempo. L'arte pensa attraverso la pratica, le forme e i materiali. E nell'ultimo secolo la storia dell'arte è stata arricchita dalle prospettive femministe, post-coloniali, queer e trans-nazionali. Non siamo più ala ricerca di connessioni–poniamo domande. Non siamo dei medici che devono diagnosticare dei sintomi comuni. Non siamo criminologi che cercano indizi che colleghino A a B.

Anche al livello più basilare, i computer non sarebbero d'aiuto nell'elaborazione di narrative così ampie. L'idea che i computer possano vedere o accorgersi di qualcosa che sfugge agli umani è una falsa credenza, perché il computer esegue soltanto ciò per cui è programmato–e sono i programmatori che ne decidono i parametri. Ma questi parametri sono fondati sul fraintendimento tristemente antico e sbiadito di ciò che fanno e cercano gli storici dell'arte.”

Saleh e gli altri ricercatori non hanno mai affermato che il sistema da loro concepito potesse rimpiazzare un esperto d'arte, ma è interessante il fatto che il loro progetto evidenzi gli aspetti matematici dell'elaborazione di immagini, e come la matematica può essere utile per evidenziarli. E non ultimo vi è il fatto che l'analisi di un'opera d'arte rimane un atto altamente soggettivo anche se si hanno a disposizione canoni misurabili da una scienza automatizzata.

Uomo con violino di Georges Braque(1912) e Natura Morta Spagnola: Sole e Ombra di Pablo Picasso (1912)

via arXiv/Medium