Kunst-Ificial Intelligence? Algorithmus sortiert Bilder wie ein Mensch

Von Fließbandarbeit, selbstfahrende Autos sind Computer übernehmen viele Aufgaben, die einst durch den Menschen. Künstlerische Arbeit, wurden jedoch relativ sicher – bis jetzt.

Ein Team von Forschern entwickelte sich eine künstliche Intelligenz (KI)-Programm, das berühmte Kunstwerke, die basierend auf ihren Stil, Genre oder Interpreten zu klassifizieren – Aufgaben, die normalerweise ein Kunsthistoriker erfordern.

Das AI-Programm etwa 80.000 Kunstwerke mit bislang unerreichter Genauigkeit klassifiziert und enthüllt überraschende Verbindungen zwischen den verschiedenen Künstlern und Malerei Stile, erklärt die Studie, die am 5. Mai an der Preprint-Server ArXiv veröffentlicht wurde. [Super-intelligenten Maschinen: 7 Roboter Futures]

"Wir sind definitiv nicht zu ersetzen, Kunsthistoriker, aber mit einer wachsenden Zahl von Gemälden in Online-Sammlungen, brauchen wir ein automatisches Werkzeug" für die Organisation von ihnen, sagte Studie Forscher Babak Saleh, Informatiker an der Rutgers University in New Brunswick, New Jersey.

Dem Gebiet der Computervision in den letzten Jahren erheblich fortgeschritten, aber AI hinkt noch weit hinter Menschen in grundlegenden Aufgaben. Ein Mensch kann ein Gemälde betrachten und leicht daraus Rückschlüsse, z. B. ob es sich um ein hoch- oder ein Querformat handelt, ob der Stil impressionistischen oder abstrakt ist, oder wer der Künstler war.

"Die durchschnittliche Person kann diese Dinge sagen, aber das ist sehr anspruchsvoll, wenn es darum geht eine Maschine", sagte Studie Forscher Ahmed Elgammal, der auch ein Informatiker an der Rutgers. "Unser Ziel ist, schieben Sie tun kann, was für eine Maschinenintelligenz."

Erstellen Sie eine Maschine in der Lage, Kunst zu klassifizieren, Saleh und Elgammal verwendet eine Datenbank mit mehr als 80.000 Bilder von mehr als einem 1.000 Künstlerinnen aus 15 Jahrhunderten, 27 verschiedene Stile.

Die Forscher verwendeten eine Vielzahl von lernfähige Algorithmen herausgreifen Besonderheiten in einer Teilmenge der Gemälde, einschließlich der Low-Level-Attribute, wie z. B. Farben und Kanten, sowie mehr abstrakt, z. B. was ein Objekt ist, ob es ein Pferd oder ein Mensch zum Beispiel ist. Ein Ansatz, die sie benutzten bekannt als tief Lernmethode, eine Bildersuche und Übersetzungs-Tools von Google und anderen Unternehmen beschäftigt.

Die Forscher testeten dann ihren Algorithmus auf einer Reihe von Gemälden die Maschine noch nie gesehen hatte, und es hat erstaunlich gut. Das Programm war 63 Prozent genau bei der Ermittlung des Künstlers, etwa 60 Prozent genau herauszufinden, das Genre und etwa 45 Prozent genau zu bestimmen den Stil.

Es sagte schwer vergleichbar der AI-Leistung mit der Kunsthistorikerin, denn der Historiker viel Vorwissen hat, Elgammal. Jedoch schätzte er die Algorithmen "viel besser als der durchschnittliche Mensch, aber"nicht so gut wie ein Experte."tun würde"

Darüber hinaus hatte die Gemälde der Algorithmus Mühe Kategorisierung bot Einblick in die Einflüsse, verschiedene Malern auf einander gehabt haben können. Der Algorithmus hatte beispielsweise Schwierigkeiten zu unterscheiden zwischen einem Gemälde des 18. Jahrhunderts dänischen Malers Christoffer Wilhelm Eckersberg im neoklassizistischen Stil und vom frühen 19. Jahrhundert niederländische Maler Cornelis Vreedenburgh im impressionistischen Stil.

Diese parallelen sind keine Überraschung, Kunsthistoriker, aber dennoch beeindruckend für ein Computerprogramm, sagten die Forscher.

Die Studie ist noch nicht in einem Peer-reviewed Zeitschrift erschienen.

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