研究发现人工智能可以识别艺术品赝品
俄勒冈大学的理查德·泰勒 (Richard Taylor) 领导的团队利用杰克逊·波洛克 (Jackson Pollock) 的画作来训练 AI 程序
杰克逊·波洛克的抽象画作的潜在价格超过 1 亿美元，激发了无数的模仿者，每当发现来源不明的类似作品时，都会引起激烈的争论。
然而，由俄勒冈大学教授领导的团队开发出一种人工智能工具，可以通过 98.9% 的准确率对波洛克的画作进行鉴定来帮助解决这些争论，为艺术专家提供了一种新的、有科学依据的检测赝品的方法。
他们在本周的期刊上报告了他们的研究结果 PLOS ONE。
“在阁楼里找到杰克逊·波洛克的画作几乎就像美国梦一样，” 理查德·泰勒和 UO 艺术与科学学院 物理学教授和波洛克爱好者。“最初的兴奋过后，你如何知道这是一幅失传已久的大师作品还是一幅引人注目的仿制品？这就是机器现在发挥作用的地方。”
训练计算机识别分形
该工具利用机器学习来识别视觉特征，例如 分形图案 可以在波洛克独特的“倾倒式”构图中发现。
机器学习是指计算机系统学习训练数据集中的模式，然后无需任何额外编程即可做出决策的能力。分形是自然产生的模式，以越来越小的尺度重复出现，在树木、云朵、雪花和海岸线中都可以看到。
俄勒冈大学物理学教授 Richard Taylor
泰勒说，波洛克在画布上走动时倾倒颜料的独特技巧在他的作品中也创造出了类似的图案，使其成为计算机分析的理想对象。
朱利安·史密斯 (Julian Smith) 和卡莱布·霍尔特 (Caleb Holt) 均为俄勒冈大学的博士毕业生，他们通过向人工神经网络输入泰勒个人收藏的近 600 幅数字化艺术品中的图像来训练神经网络识别这些模式，根据他们的研究，这些艺术品是有史以来最大的波洛克绘画、仿制品和其他抽象作品的数字收藏。
但要有效地训练神经网络，需要数千张图片。为了克服这一挑战，霍尔特和史密斯设计了一种新颖的图像研究机器学习策略，将每张图片分解成不同大小的较小“图块”。
霍尔特说，由于其分形特性，波洛克的画作无论是从整幅作品还是从其中一小角来看都很容易辨认。这使得机器学习程序能够识别出一幅画中每一部分和整体中相同的图案。
“我们可以拍摄杰克逊·波洛克的一幅画，然后把它切碎，”他说。“现在我们可以有 20,000 幅图像，足以让我们可靠地训练机器学习模型。”
由此产生的工具虽然非常准确，但功能却像一个“黑匣子”，无法了解它是如何得出结论的。史密斯说，该团队进行了严格的测试，不仅要确定它是否有效，还要确定它为什么有效。
“我可以看到它正在提供结果，但我真的不知道它做出的所有小决定是怎么回事，”他说。“令人担心的是，你的人工智能正在做它的工作，但出于错误的原因。我们发现它正在做我们认为它应该做的事情。”
“我们可以拍摄杰克逊·波洛克的一幅画，然后把它切碎，”他说。“现在我们可以有 20,000 幅图像，足以让我们可靠地训练机器学习模型。”
Caleb Holt，俄勒冈大学博士毕业生
“关于艺术品鉴定的很多争议在于，参与鉴定的人是否有偏见或动机，”他说。“我们希望能够在不受到人类污染的情况下进行鉴定。”
但计算机无法独自完成这一任务
研究人员强调，他们的鉴定技术并非单独使用，也不会让任何艺术专家失业。相反，当与材料分析和视觉检查等其他技术相结合时，人工智能可以为人类的专业知识提供科学补充。
“一些最伟大的波洛克学者有时会犯错；人眼也会犯错，”泰勒说。“如果人工智能能够很快地帮助解决这些问题，我们将为整个艺术界提供服务。这是艺术与科学合作的一个绝佳机会。”
自 20 世纪 90 年代以来，泰勒一直在使用计算机分析波洛克的艺术作品，当时他意识到这些画作中含有他一直在研究的自然界中的分形图案，他将这种风格称为“分形表现主义”。
“波洛克成功地提炼出大自然的精髓，并将其融入画布，”他说。“我相信，他一定会非常惊讶，现在有一台计算机可以研究他的作品，并能以惊人的准确度区分他的杰作和仿制品。”
但人工智能工具不仅仅是为了解决真实性争议。研究人员表示，他们的研究提供了科学证据，证明波洛克的艺术签名与其他模仿他的泼墨技术的艺术家有显著的不同，证实了波洛克对现代艺术的贡献不仅仅是推广了泼墨技术。
泰勒补充道，这也引发了一些值得深思的问题：人工智能是否能够欣赏艺术。
“我们的计算机比人类更能准确地识别赝品，”他说。“这是一种艺术欣赏吗？从某种程度上来说，人工智能确实能欣赏杰克逊·波洛克的画作。”
故事作者：妮可·克鲁格
摄影：Chris Larsen
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2024-06-17 18:29:38
#俄勒冈大学研究发现人工智能可以侦查艺术品伪造行为
