ИИ за считанные минуты может установить подлинность картины
В конце марта судье в Висбадене, Германия, пришлось стать искусствоведом: двое мужчин обвинялись в подделке картин художников, в том числе Казимира Малевича и Василия Кандинского, пишет The Guardian. Дело продолжалось три с половиной года. Успешное судебное преследование могло бы положить конец подделкам.
Один из свидетелей утверждал, что картины были не оригинальные. Другой же - настаивал на подлинности полотен. В итоге подозреваемых обвинили в незначительных нарушениях.
В последнее время все больше живописцев-фальсификаторов копируют работы начала и середины 20-го века, поскольку гораздо проще приобрести подлинные материалы. Кроме того, современные картины на сегодняшний день более популярны.
Многие галереи и аукционные дома для защиты прошли CSI. Рентгеновская флуоресценция может обнаруживать краску и пигментный тип; инфракрасная рефлектография и комбинационное рассеяние света - определять, являются ли молекулы компонентов подлинными. Использование химической технологии для слоев краски шириной менее миллиметра может дать ответ на вопросы, где и когда была нарисована картина.
Исследователи из Университета Рутгерса в Нью-Джерси разработали метод, который значительно упростит установление подлинности картин. Вместо того, чтобы подвергать произведения длительному и чрезвычайно дорогостоящему анализу материалов, достаточно сделать цифровую фотографию. Основывается новая технология на использовании искусственного интеллекта.
ИИ уделяет пристальное внимание самой картине – в частности, тысячам крошечных штрихов. Каждый отдельный мазок - форма, кривизна, скорость нанесения - говорит что-то о художнике. Вместе они образуют почерк мастера. Проанализировав достаточно работ, можно создать базу данных, более того, найти отличительную черту каждого художника. На анализ уходит всего несколько минут.
"Штрихи передают суть. Художник ориентирован на композицию, физическое движение, кисти", - прокомментировал доктор философии Ахмед Элгамаль.
В ноябре прошлого года Элгамаль и его коллеги проанализировали 300 подлинников Пикассо, Матисса, Эгона Шиле и ряда других художников, затем их картины "поделили" на более чем 80 000 штрихов. Благодаря методам машинного обучения составили набор данных для каждого художника. Живописцам-фальсификаторам заказали несколько копий полотен. Чтобы улучшить эффективность алгоритма, подделки ввели в систему. При анализе отдельных штрихов результат был более чем на 70% точным; когда проанализировали все полотна, показатель успеха увеличился до 80%.
Идея анализа почерка художников через мазки берет начало с 1950-ых, технике, разработанной голландским искусствоведом Маурицем Мишелем Ван Данцигом. Ван Данциг назвал свой подход "пиктологией", утверждая, что, поскольку каждое произведение искусства является продуктом человеческой руки, можно идентифицировать авторство через штрихи.
Проблема в том, что было слишком много данных. Даже простой рисунок содержит сотни или даже тысячи штрихов, все из которых необходимо исследовать и классифицировать. Но может ли ИИ теперь делать то, что не удавалось людям? "Да. Очень часто это внутреннее чутье. Мы пытаемся раскрыть тайну", - заявил голландский художник Милко ден Лиу.
Проблемы
До сих пор система тестировалась в основном на рисунках нескольких художников. Картины с тысячами штрихов, являются более сложной задачей. Еще труднее – старые картины после реставрации или перекраски. "Это сложно, но мы можем это сделать", - убежден Элгамаль.
В свою очередь, эксперт Чарльз Р. Джонсон сомневается в возможностях ИИ. "Большая проблема заключается в том, что штрихи редко индивидуализируются. Нужно понимать изменения стиля художника на протяжении его карьеры, чтобы делать выводы", - считает Джонсон. – "Многие мазки почти невидимы, что делает невозможным исследование. Лучше сфокусировать компьютерный анализ на оценке холстов или бумаги, которые можно точно проверить".
На сегодняшний день машинное обучение не может работать само по себе. Часто алгоритмы требуют тщательной настройки. Малое количество картин для создания набора данных также является проблемой.
Что делать, если база данных будет скомпрометирована? Многие утверждают, что арт-рынок безнадежно коррумпирован - настолько, что некоторые экономисты сомневаются, стоит ли называть его "рынком". Может ли алгоритм стать неуправляемым?
"Это похоже на любую систему. Какие вводные, такой и результат", - заявила эксперт по проверке подлинности Дженнифер Масс.
Стоит отметить, что некоторые исследователи предлагают использовать технологию блокчейн, чтобы гарантировать происхождение – историю владеющего работой. Другие призывают к обеспечению большей прозрачности.