Las computadoras están mejorando en algunas tareas sorprendentemente humanas. Las máquinas ahora pueden escribir novelas (aunque todavía no son geniales), leer el dolor de una persona en su mueca, buscar fósiles e incluso enseñarse mutuamente. Y ahora que los museos han digitalizado gran parte de sus colecciones, la inteligencia artificial tiene acceso al mundo de las bellas artes.
Eso convierte a los historiadores de arte más nuevos en las computadoras de bloque, según un artículo de MIT Technology Review .
Los informáticos Babak Saleh y Ahmed Egammal de la Universidad de Rutgers en Nueva Jersey han entrenado un algoritmo para mirar pinturas y detectar el género de las obras (paisaje, retrato, boceto, etc.), estilo (Impresionismo abstracto, Barroco, Cubismo, etc.) y artista. Al aprovechar la historia del arte y los últimos enfoques de aprendizaje automático, el algoritmo puede establecer conexiones que solo habían sido realizadas por cerebros humanos antes.
Para entrenar su algoritmo, los investigadores utilizaron las más de 80, 000 imágenes de WikiArt.org, una de las mayores colecciones en línea de arte digital. Los investigadores utilizan este banco de arte para enseñar al algoritmo cómo introducir características específicas, como el color y la textura, construyendo lentamente un modelo que describe elementos únicos en los diferentes estilos (o géneros o artistas). El producto final también puede seleccionar objetos dentro de las pinturas, como caballos, hombres o cruces.
Una vez que fue educado, los investigadores dieron sus pinturas de algoritmos recién entrenados que nunca antes había visto. Pudo nombrar al artista en más del 60 por ciento de las nuevas pinturas e identificar el estilo en el 45 por ciento. Saleh y Elgammal informaron sus hallazgos en arXiv.org.
El algoritmo aún podría usar algunos ajustes, pero algunos de los errores que cometió son similares a los que podría cometer un humano. Aquí está MIT Technology Review :
Por ejemplo, Saleh y Elgammal dicen que su nuevo enfoque tiene dificultades para distinguir entre las obras pintadas por Camille Pissarro y Claude Monet. Pero una pequeña investigación sobre estos artistas revela rápidamente que ambos estuvieron activos en Francia a fines del siglo XIX y principios del XX y que ambos asistieron a la Academia Suiza en París. Un experto también podría saber que Pissarro y Monet eran buenos amigos y compartieron muchas experiencias que informaron su arte. Por lo tanto, el hecho de que su trabajo sea similar no es sorprendente.
El algoritmo establece otras conexiones como esta: conecta el expresionismo y el fauvismo y el manierismo con los estilos de Renassance que nacieron del manierismo. Estas conexiones en sí mismas no son nuevos descubrimientos para el mundo del arte. Pero la máquina los descubrió en solo unos meses de trabajo. Y en el futuro, la computadora podría descubrir algunas ideas más novedosas. O, en un futuro cercano, un algoritmo de máquina capaz de clasificar y agrupar grandes cantidades de pinturas ayudará a los curadores a administrar sus colecciones digitales.
Si bien las máquinas no parecen estar reemplazando a los historiadores del arte de carne y hueso en el futuro cercano, estos esfuerzos son realmente los primeros pasos torpes de un algoritmo recién nacido.
