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在鉴定名画真伪这件事上,专家可能要被AI代替了

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量子位
发布2018-03-23 15:36:22
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发布2018-03-23 15:36:22
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文章被收录于专栏:量子位量子位
原作 Jackie Snow Root 编译自 Technology Review 量子位 出品 | 公众号 QbitAI

鉴别画作真假的难度非常大,还特别烧钱。

当艺术史大神都看不出来画的真假时,就需要把画送到实验室。结合各种高大上的检测手段(比如红外看颜料的化学成分,碳-14含量看画的年代,气相色谱分离成分并化学分析),才能下比较靠谱的结论。

现在让AI出手,就不用搞这么复杂啦。

最近有个新的递归神经网络RNN模型系统可以把画拆解成单个笔触或者线条,只要看笔触的风格就知道是谁画的。

这个模型呢,是美国新泽西州的罗格斯大学Ahmed Elgammal团队(就是辣个之前发表过AI画画通过图灵测试的算法的团队ヽ(•̀ω•́ )ゝ),是和荷兰绘画工作室的研究人员一起出力搭建的。

他们用艺术大神的作品来训练这个模型,像毕加索,马蒂斯,莫迪利亚尼等等,模型的表现不错,能够把差不多300张画拆解成8万次笔触。

拆解笔触的示例:毕加索的版画

现在光看单个笔触的特征,它就可以猜出是哪个大师的作品了,准确率在70%到90%之间。

可能有完美主义倾向的研究人员觉得,这样还不够。

如果还能看笔触的轮廓(线条的粗细),那才流弊。所以他们继续折腾,再训练了个算法看笔触的轮廓。希望能同时用两个的模型,先看是谁画的,再看是不是真的。

看笔触轮廓的模型还可以给拆解笔触的RNN提供一些额外的关键信息,像大神下笔的时候用了多大的力,线条的粗细是多少等等。

笔触轮廓的算法所参考的Dantzig的画作分析方法学

如果没有后来这个模型的话,RNN就像黑箱一样,研究人员也解释不了RNN输出的结果。这两个模型一起用,判断是谁画的准确率可超过80%。所以,这两个模型的区别就在于能不能分清真假作品。

为了看建的模型能不能验假,研究人员找了一批当代画家,尽可能高仿这些画作。没想到,两个模型配合的表现敲厉害,只要看单个笔触,就能100%找出高仿,一抓一个准。

“不是我吹,恐怕人都做不到这么准,”罗格斯大学的教授Ahmed Elgammal对团队搭的模型很自豪。

“不过呢,我们模型也还是有局限性的。遇到那些笔触模糊的画就一点办法没有了。”

他们接下来打算,拿印象派的画和其他一些19世纪笔触硬朗精细的话来进一步验证模型的效果。

荷兰提尔堡大学的Eric Postma十多年以前,就开始运用AI来看画是真是假。他觉得,这个研究最有价值的地方,是研究团队借用第二种模型搞清楚了RNN是干什么的。

荷兰提尔堡大学数据科学家的Eric Postma

“未来,艺术圈肯定还会有更多的地方是要用到AI的,”他强调,“但可惜的是,很多研究艺术史的人和研究人员还没有摆脱传统的思维习惯。对新的技术不够关注,很少有意识去思考AI怎么应用到艺术圈,怎么提高验假的效率。”

“但这也不能怪他们,”他说,“毕竟,机器获得结果的原理过程很复杂,能理解的圈里人太少了。”所以Eric Postma希望这次的研究,可以让更多艺术人了解到AI能帮他们做些什么。

不满足于只用AI来画画,罗格斯大学的教授Ahmed Elgammal,这次还捣鼓出了鉴真假画的算法。在他们最新发表的论文里面,他提到了AI鉴画的3大优势

1)名画验假的工作速度快多了。 2)还可以突破其他传统方法的局限。比如说,近现代的画,之前鉴别起来很困难。因为所用的画布和颜料都非常容易拿到,那么再分析年代和化学成分就没什么卵用了。 3)最最最重要的是,AI鉴别便宜多了。很多时候,那些高端的实验室验假的费用比真画本身的价值都要高。

最后,附文章链接及论文: https://www.technologyreview.com/s/609524/this-ai-can-spot-art-forgeries-by-looking-at-one-brushstroke/ https://arxiv.org/pdf/1711.03536.pdf

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原始发表:2017-11-22,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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