Heritage · algoritmit · kriittinen ajattelu

Tekoäly ja Rembrandt

Kadonneiden osien jälleenrakentaminen, attribuutioapu, kuvan luominen ja riskit: mitä algoritmeja voi itse asiassa oppia vuonna 1669 kuolleelta mestarilta.

The Next Rembrandtista Operation Night Watch ·:n käyttöihin, todisteisiin, rajoihin ja läpinäkyvyyteen

Välitön vastaus

Tekoäly voi verrata suuria kuvasarjoja, sovittaa yhteen kopion alkuperäisestä, digitaalisesti rekonstruoida kadonneen osan tai spot-säännöllisyydet, joita on vaikea mitata manuaalisesti. Hän ei "ymmärrä" rembrandt tai hänen aikeensa eivät kuitenkaan muutu todennäköisyydeksi attribuutioksi.Täytetystä työstä on erotettava rekonstruktio; on ilmoitettava luotu kuva; asiantuntemuksen on pysyttävä pohjana aineellinen esine, alkuperä ja ihmisen tuomio.

2016esittelyssä The Next Rembrandt

2019operaatio Night Watchin käynnistäminen

1715la Ronde de nuitin leikkaaminen

3 käyttökertaarakenna uudelleen, vertaile, luo

Kolme käyttökertaa, joita ei pidä sekoittaa

Dokumentoitu jälleenrakennus

Algoritmi kohdistaa historiallisen lähteen - esimerkiksi Gerrit Lundensin kopion - nykyiseen alkuperäiseen ja auttaa kääntämään puuttuvat osat asteikossa, paletissa ja tekstuurissa maalaus. Tulos pysyy hypoteettisena ja palautuvana.

Analyysiapu

Mallit voivat luokitella siveltimenvedot, vertailla kuvioita, segmenttipigmenttejä tai pisteyhtenäisyyksiä.Ne tarjoavat korrelaatioita, jotka tutkijoiden on tarkistettava objektista.

Stylistinen sukupolvi

Järjestelmä yhdistää opitut ominaisuudet tuottamaan uuden kuvan "tavalla". Se ei rekonstruoi mitään todistettua kadonnutta työtä eikä luo taiteilijan alkuperäistä.

Tapaustutkimus 1

The Next Rembrandt: muotokuva tiedoista

Esitetty vuonna 2016, Seuraava Rembrandt on kuvitteellinen muotokuva, joka on tuotettu osana projektia, joka kokoaa yhteen ING:n, Microsoftin, TU Delftin ja kulttuuri- ja luovan maailman kumppaneita. Rembrandtin maalauksista analysoitiin tunnistamista varten aiheen, asennon, kasvojen geometrian, värin ja valon vakiot Järjestelmän tuloksena oli parrakas mies, jolla oli hattu, pukeutuneena tummaan ja oikealle päin.

Lopullinen kuva painettiin kohokuviolla a:n epäsäännöllisen pinnan herättämiseksi maalaus. Kohde ei siis ole Rembrandt-öljy eikä kopio yhdestä maalaus olemassa oleva, eikä luotettava ennustus siitä, mitä hän olisi maalannut Microsoft kuvaili sitä varovaisesti tietojen luovaksi visualisoinniksi, ei työksi, jonka Rembrandt olisi välttämättä tehnyt.

Sen vahvuus on käsitteellistä: se tekee näkyväksi korpuksen keskiarvot ja valinnat Hänen heikkoutensa on aivan sama.Rembrandt ei maalannut tilastollista keskiarvoa; hän vastasi käskyyn, malliin, tukeen, tilanteeseen ja peräkkäisiin päätöksiin.

Rembrandt, omakuva, 1660, Metropolitan Museum of Art — Myöhäinen alkuperäinen, kutenOmakuva vuodesta 1660 lähtien on materiaalihistoria ja päätökset, joita tilastollinen synteesi ei voi toistaa.

Miten kone tekee "Rembrandt tyyli"?

Luo korpus

Valitse kuvat ja metatiedot Laatu riippuu välittömästi valituista attribuutioista, valokuvista, restauroinneista ja jaksojen moninaisuudesta.

Mittaa säännönmukaisuudet

Tunnista kasvot, suuntautuminen, geometriset suhteet, valon alueet, värit tai tekstuurit Malli muuntaa kuvat numeroiksi ja suhteiksi.

Tuottaa synteesi

Kokoa tai luo uusi konfiguraatio, joka on yhdenmukainen opittujen todennäköisyyksien kanssa.Se, mikä on yleistä korpuksessa, tulee todennäköisemmäksi tuloksessa.

Materialisoitua kuva

Tulosta tai maalaa tiedosto. Seuraavassa Rembrandtissa kohokuviolla pyrittiin herättämään impastoa tulematta yhdeksi maalaus historia.

Rembrandt, Omakuva, jossa on epärehellisiä hiuksia, noin 1628, Rijksmuseum — Nuori Rembrandt käyttää varjoa, epätäydellisyyttä ja epäsäännöllisyyttä: niin monia valintoja, joita on vaikea pelkistää yhdeksi allekirjoitukseksi.

Corpus bias

Jos tietoihin tulee huonosti merkittyjä teoksia, kopioita tai erittäin retusoituja valokuvia, malli oppii myös niiden ominaisuudet.Jos korpus suosii 1630-luvun muotokuvia, se uhkaa esitellä tämän hetken kuten "Rembrandtin" tyyli ja Leidenin nuoren taidemaalarin minimoimiseksi kaivertaja tai myöhäiset maalaukset.

Attribuutiohistoriasta tulee siis tekninen riippuvuus Tietokanta ei ole koskaan neutraali: se kuvastaa tutkimuksen tilaa, poissulkemisia, käytettävissä olevia muotoja ja ihmisten valintoja.Kirjaston tarkistus Rembrandt Research Project huomauttaa erityisesti, että korpusraja on muuttunut paljon.

Tapaustutkimus 2

Night Watch löytää kadonneet reunansa

Vuonna 1715, Yövartio leikattiin uuteen paikkaan Amsterdamin kaupungintalolla Poistetut nauhat eivät ole löytyneet Gerrit Lundensin ennen tätä leikkuuta maalaama pieni kopio kuitenkin säilyttää koko koostumuksen.

Osana Operaatio Night Watchia Rijksmuseum käytti tekoälyä lähentämään kopiota ja alkuperäistä.Kahden objektin mittasuhteet, vääristymät ja kuvallinen tapa eroavat.Algoritmi auttoi transponoi Lundens-tiedot Rembrandtin kankaan mittakaavaan ja kromaattiseen ulkonäköön.Rekonstruoidut alueet painettiin sitten paneeleille ja sijoitettiin väliaikaisesti ympärille maalaus.

Tämä operaatio ei fyysisesti palauta kadonneita osia eikä väitä palauttavansa jokaista Rembrandtin siveltimenvetoa.Se tarjoaa dokumentoidun visualisoinnin, jonka avulla voimme tutkia alkutasapainoa: pääupseereita näytä enemmän keskustan ulkopuolella, kolme hahmoa palaa vasemmalle ja tila näyttää dynaamisemmalta.

Yövartio puuttuvine osineen rekonstruoitu tekoälyn avulla — Vuonna 2021 esitelty jälleenrakennus: Alkuperäistä ympäröivät lisäykset, joiden on pysyttävä tunnistettavissa hyvitykseksi.

Rembrandt, The Night Watch, 1642, Rijksmuseum, nykyinen osavaltio — **Alkuperäinen objekti säilytetty:** vuoden 1642 kangas, joka amputoitu kaistaleista sen neljälle sivulle vuonna 1715.

Gerrit Lundens, vanha kopio La Ronde de nuitista ennen leikkaamista — **Dokumenttilähde:** gerrit Lundensille liitetty kopio, joka näyttää koostumuksen ennen pelkistystä.

Teknikot skannaavat Yövartiota Operation Night Watchin aikana Rijksmuseumissa — Digitalisaatio tarjoaa erittäin yksityiskohtaista tietoa, mutta tulkintaa tekevät edelleen asiantuntijat maalaus.

Kuvasta materiaaliin

AI ei tutki yhtä yksin maalaus

Tutkiakseen attribuutiota tutkijat eivät rajoitu näkyvään valokuvaan.He yhdistävät radiografian, infrapunaheijastuksen, röntgenmakrofluoresenssin, mikroskopian, näyteanalyysit, dendrokronologian ja tutkimuksen alkuperä. Nämä tiedot kuvaavat syvyyksiä, kemiallisia alkuaineita ja työvaiheita, joita lopullinen kuva ei näytä.

Koneoppiminen voi auttaa segmentoimaan nämä kartat, kohdistamaan useita modaliteettia tai vertaamaan satoja alueita. Mutta kausaliteetti kuuluu tulkintaan: yhteinen pigmentti ei tarkoita kättä; kvartsitausta voi ilmoittaa työpajan vuoden 1642 jälkeen todistamatta Rembrandtia; jaettu kangaskuvio osoittaa samaa kääröä, ei välttämättä samaa maalaria.

Voiko tekoäly määrittää a maalaus Rembrandtiin?

Tuloslaji	Todellinen hyöty	Olennainen raja	Ihmispäätös vaaditaan
Samankaltaisuuspisteet	Tunnista ehdokkaat tai poikkeavuudet suuressa korpuksessa	Visuaalinen samankaltaisuus ≠ käsi-identiteetti	Vertaa aikaa, aihetta, tukea ja tilaa
Avainluokitus	Mittaa suuntauksia, tekstuureja tai rytmejä	Restaurointi, kopiointi ja valokuvaus muokkaavat signaalia	Tutki alkuperäinen pinta ja kerrokset
Pigmentin tunnistus	Segmentti MA-XRF kartat ja paljastaa koostumus	Materiaalit kiertelivät työpajassa	Tulkita stratigrafia ja konteksti
Kankaan kirjeenvaihto	Vertaa lankakuvioita automaattisesti	Sama rulla ei tarkoita samaa maalaria	Rekonstruoi ostot ja aikajana
Allekirjoitusanalyysi	Vertaa muotoja ja sijaintia	Kopioitu allekirjoitus voi olla vakuuttava	Tarkista sen fyysinen integrointi maalaus
Yleinen ennuste	Syntetisoi useita muuttujia	Pisteet perivät tiedoista virheitä ja harhaa	Julkaise todisteita, epävarmuustekijöitä ja vaihtoehtoja

Seitsemän riskiä taidehistorialle ja yleisölle

1. Väärä varmuus

Prosentti, kuten "92% Rembrandt", vaikuttaa tarkalta, mutta ei sano mitään ilman protokollaa, korpusta, virhetasoa ja vertailua työpajaan.

2. Pyöreä korpus

Malli oppii ihmisen attribuutiot ja näyttää sitten vahvistavan ne.Se voi toistaa konsensuksen tarjoamatta riippumatonta todistetta.

3. Tyyliä alennettu keskiarvoon

Yksittäisyydet, tauot ja kuukautisten muutokset tasoitetaan yleisimpien ominaisuuksien hyväksi.

4. Visuaalinen hämmennys

Houkutteleva rekonstruktio kiertää ilman kuvatekstiä ja lopulta luullaan valokuvaksi alkuperäisestä tai löydetystä teoksesta.

5. Valedokumentti

Kuvat, todistukset, postimerkit, alkuperät ja valokuvat synteettisistä arkistoista voivat luoda yhtenäisen mutta olemattoman tarinan.

6. Asian devalvaatio

Näyttö suosii kuviota.Attribuutio riippuu kuitenkin myös käänteisestä, tuesta, valmistelusta, halkeamista ja kerroksista.

7. Opacity

Omistusmalli voi estää meitä tuntemasta sen sijoituksen tuottaneet tiedot, kriteerit ja virheet.

Kolme läheistä kuvaa, kolme vastakkaista tilaa

Mies Kultaisessa kypärässä, Rembrandtin ympyrä, noin 1650 -1660 — **Tarkistettu attribuutio.** *Mies Kultaisessa kypärässä* muista, että teos voi vaikuttaa syvästi sivuhaaraiselta ilman, että sitä pidetään nimikirjoituksena.

Mies itämaisessa puvussa, Rembrandt-työpaja, noin 1641 — **Työpajatyö.** Samat materiaalit, mallit ja harjoitukset vaikeuttavat käsien erottelua jopa teknisillä tiedoilla.

1900-luvun kopio Rembrandtin omakuvasta — **Moderni kopio.** Visuaalinen tekoäly voi mitata voimakasta samankaltaisuutta, kun taas olennaisuus ja päivämäärä sulkevat välittömästi pois alkuperäisen.

Vakiintuneet tosiasiat ja tulkinnat

Mitä lähteet vahvistavat

Next Rembrandt on vuoden 2016 dataohjattu, kohokuvioitu tulostettu luomus.
Microsoft ei esitä sitä yhtenä maalaus jonka Rembrandt olisi välttämättä maalannut.
Rijksmuseum rekonstruoi Lundensin kopiosta kadonneet The Night Watch -nauhat tekoälyn avulla.
Lisäykset painettiin erillisille paneeleille, joita ei maalattu alkuperäiseen.
Operation Night Watch yhdistää edistyneen kuvantamisen, mikroskoopin ja laitteistoosaamisen.

Jäljelle jää tulkinta

Värien ja avainten tarkka tarkkuus kadonneissa osissa.
Mitä Rembrandt olisi ajatellut tyylillään luodusta kuvasta.
Mallin kyky erottaa opettaja kestävästi kaikista oppilaistaan.
Algoritmisen synteesin autonominen taiteellinen arvo.
Luottamuskynnys, joka riittää muuttamaan julkista määrärahaa.

Kuinka lukea "AI rekonstruoitu" kuva

Tunnista tavoite

Näyttääkö se todistetun osan, testaa hypoteesia, käytännössä palauttaa värin tai luo vapaasti?

Etsi lähteet

Mitkä asiakirjat, skannaukset ja työt käyttivät järjestelmää? Kiinteä rekonstruktio antaa meille mahdollisuuden jäljittää tiedot.

Katso rajat

Ilmoitetaanko keksityt alueet? selitetäänkö vaihtoehtoja, virhemarginaaleja ja inhimillisiä valintoja?

Pidä statukset erillään

Alkuperäisen, historiallisen kopion, rekonstruktion ja luomisen on pysyttävä visuaalisesti ja sanallisesti erillään.

Matter ennen simulacrum

Tutustu Rembrandtiin selkeästi nimetyillä teoksilla ja attribuutioilla

Yksi jäljennös käsinmaalattu on historialliseen teokseen perustuva nykyaikainen luomus.Se voi välittää sommittelua, valoa ja palettia, mutta se ei korvaa joko museon alkuperäistä tai sen materiaalihistoriaa.Kaupan otsikot erottavat Rembrandtin, työpajan, ympyrän ja kopion.

Rembrandt kokoelma Yövartio

Aiheeseen liittyviä artikkeleita

Usein kysyttyjä kysymyksiä

Luoko tekoäly oikean Rembrandtin?

No. Seuraava Rembrandt on nykyaikainen luomus, joka on tuotettu tiedoista ja painettu kohokuviolla.Se ei ole Rembrandtin teos.

Onko tekoäly palauttanut Yövartion?

Hän auttoi visuaalisesti rekonstruoimaan kadonneet nauhat. Lisäykset painettiin erillisille paneeleille ja asetettiin väliaikaisesti alkuperäisen ympärille kangasta muokkaamatta.

Mistä tiedämme kadonneet osat?

Pääasiassa Gerrit Lundensille kuuluvan pienen vanhan kopion ansiosta, joka on tehty ennen vuoden 1715 leikkaamista.

Voiko tekoäly todentaa Rembrandtin yksin?

Ei. Se voi tarjota vertailuja ja todennäköisyyksiä, mutta attribuutio vaatii useiden asiantuntijoiden aineellista, historiallista ja tyylillistä tutkimusta.

Miksi samankaltaisuuspisteet ovat riittämättömät?

Opiskelijat, kopioijat ja jäljittelijät jakoivat tarkasti ne piirteet, jotka malli oppii Vahva yhdennäköisyys ei automaattisesti erota käsiä.

Ovatko tieteelliset analyysit tekoälyä?

Ei välttämättä. Röntgenkuvat, infrapuna, MA-XRF tai dendrokronologia tuottavat dataa; AI voi auttaa käsittelemään niitä, mutta nämä tekniikat ovat olemassa itsenäisesti.

Mikä on suurin riski taidemarkkinoille?

Johdonmukaisten väärennettyjen visuaalien ja väärennettyjen alkuperän nopea valmistus yhdistettynä liialliseen luottamukseen läpinäkymättömiin partituureihin.

Pitäisikö ilmoittaa digitaalinen rekonstruktio?

Kyllä. Yleisön on kyettävä välittömästi erottamaan säilyneet alkuperäiset, dokumentoidut alueet, oletukset ja luodut elementit.

Voiko tekoäly auttaa ravintoloijia?

Kyllä, erityisesti kuvien kohdistamiseen, tieteellisten karttojen segmentointiin, hypoteesien visualisointiin ja suurten tietomäärien vertailuun Käsittelypäätös pysyy ihmisenä.

Päälähteet

Tekniikat ja projektit kuvataan julkaisuhetkellä saatavilla olevien institutionaalisten lähteiden mukaan. Digitaalinen rekonstruktio on dokumentoitu hypoteesi, jota ei koskaan löydy alkuperäistä osaa.

Tili