 |
Искусственный интеллект всё активнее используется в сфере искусства — в том числе для определения подлинности картин. Однако выводы алгоритмов нередко расходятся с мнением искусствоведов, что вызывает оживленные споры о том, способен ли ИИ заменить традиционную экспертную оценку. Об этом сообщает CNN.
Поводом для новой дискуссии стала картина «Лютнист», связанная с именем итальянского мастера эпохи барокко Караваджо. Сегодня известно о трёх версиях этого произведения. На всех изображён молодой человек в светлой одежде, играющий на лютне, а композиция построена в характерной для художника манере с контрастной игрой света и тени.
Искусствоведы давно пришли к относительному согласию: две картины считаются подлинными работами мастера — одна хранится в Эрмитаж, другая принадлежит коллекции Вильденштейна. Третья версия, находящаяся в британском поместье Бадминтон-хаус, традиционно считается копией.
Однако швейцарская компания Art Recognition, применяющая технологии искусственного интеллекта для анализа произведений искусства, представила иной результат. По данным её алгоритма, вероятность того, что именно версия из Бадминтон-хаус является подлинной работой Караваджо, достигает почти 86%. Более того, система предположила, что картина из коллекции Вильденштейна, наоборот, может оказаться копией.
Это не первый случай, когда выводы искусственного интеллекта ставят под сомнение устоявшиеся атрибуции. В 2021 году алгоритм компании заявил, что картина «Самсон и Далила», приписываемая Питер Пауль Рубенс, с вероятностью 91% может не принадлежать его кисти. В другом исследовании система оценила вероятность подлинности спорной работы Винсент ван Гог в 97%.
Алгоритмы компании также изучали произведения Рембрандт. Например, анализ картины «Польский всадник» показал, что работа могла быть выполнена частично самим художником, а частично его учениками.
Метод основан на машинном обучении и компьютерном зрении. Система обучается на двух наборах изображений: признанных произведениях художника и известных копиях или подделках. Алгоритм анализирует цветовую палитру, композицию, формы и даже характер мазков кисти. Для повышения точности изображения делятся на небольшие фрагменты и дополнительно обрабатываются.
При этом сами разработчики признают, что не всегда могут объяснить, какие именно закономерности выявляет алгоритм.
Многие искусствоведы относятся к таким технологиям осторожно. Исследовательница Музей Эшмола Анджеламария Ачето отмечает, что технические методы давно применяются в изучении искусства — например, анализ пигментов или инфракрасная съемка. Однако, по её мнению, искусственный интеллект не может заменить профессиональную экспертизу.
Определение подлинности произведений требует учета множества факторов: исторического контекста, особенностей мастерских художников, используемых материалов и истории реставраций. Кроме того, художники нередко меняли стиль, что может сбивать алгоритмы, обученные искать устойчивые закономерности.
Ещё одна проблема — закрытость технологий. Многие алгоритмы являются коммерческой тайной, поэтому исследователи не всегда могут проверить исходные данные или повторить анализ.
Иногда даже разные системы искусственного интеллекта приходят к противоположным выводам. Так, при анализе картины «Тондо де Бреси», приписываемой Рафаэль, один алгоритм признал её подлинной, а система Art Recognition оценила вероятность авторства всего в 15%.
Несмотря на скепсис экспертов, искусственный интеллект уже начинает влиять на арт-рынок. В 2024 году один из швейцарских аукционных домов использовал результаты анализа Art Recognition при продаже нескольких произведений.
Разработчики считают, что такие технологии могут стать полезным инструментом для специалистов и помочь выявлять подделки. История искусства знает немало громких случаев фальсификаций — например, деятельность немецкого подделывателя Вольфганг Бельтракки, осужденного в 2012 году за масштабное мошенничество.
Пока большинство экспертов сходятся во мнении: искусственный интеллект может стать помощником искусствоведов, но полностью заменить человеческую экспертизу он пока не способен.