Исследователи из Великобритании и США создали аналитический алгоритм, базирующийся на произведениях знаменитого итальянского художника. Они выявили, что одно из лиц на его знаменитой картине отличается от остальных.
«Мы применили метод глубокого анализа и обучили компьютер распознавать стиль Рафаэля по фотографиям его подлинных работ, включая такие элементы, как мазки, цветовая гамма и штриховка, — объясняет Хасан Угайл, математик и компьютерный ученый из Университета Брэдфорда. — Компьютер может видеть гораздо более тонкие детали, недоступные человеческому глазу».
Обычно для обучения машинного обучения нужно много данных, что сложно обеспечить, когда речь идет о работах одного художника. Но в этом случае команда модифицировала существующую систему ResNet50, разработанную Microscoft, используя традиционный метод машинного обучения — Support Vector Machine.
Этот метод ранее показал точность в 98% при идентификации работ Рафаэля. Обычно он обучается на полных картинах, но в этот раз исследователи сконцентрировались на отдельных лицах: если Мадонна, Младенец и Святой Иоанн, вероятно, написаны Рафаэлем, то с лицом Святого Иосифа дело обстоит иначе.
Исследователи отметили, что в ранее веденных спорах о подлинности картины лицо Святого Иосифа казалось менее детализированным, чем остальные. «Когда мы исследовали всю картину, результаты были неоднозначными, — говорит Угайл. — Но когда мы проверили отдельные части, стало очевидно, что лицо Иосифа, скорее всего, не было написано Рафаэлем».
Предполагается, что ученик Рафаэля, Джулио Романо, мог создать изображение Святого Иосифа, но это предположение пока не подтверждено. Этот случай показывает, как современные технологии помогают раскрывать тайны классических картин, на этот раз благодаря искусственному интеллекту. Картина «Мадонна делла Роза» была написана предположительно в 1518-1520 годах и долгое время вызывала дискуссии среди искусствоведов относительно авторства всего полотна.
Команда подчеркивает, что ИИ будет лишь поддерживать, а не заменять экспертов в области искусства, так как определение подлинности произведений включает анализ множества аспектов, таких как происхождение, пигменты, состояние работы и другие. Тем не менее, такое программное обеспечение может стать одним из важных инструментов в этом процессе.
Недавно художники столкнулись с проблемой защиты своих работ от использования в обучении ИИ без их согласия. Многие из них стремятся получать заказы и другие возможности для заработка через социальные сети и личные сайты, но изоляция от внешнего мира им недоступна. Исследователи из Чикагского университета разработали инструмент под названием Nightshade, который «отравляет» данные изображений, делая их непригодными для обучения нейросетей, что может помочь решить эту проблему.
