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猜简笔涂鸦算什么 有的AI现在还能鉴定假画了

发布日期:2018-08-10    来源:果壳    责任编辑:钿钿    阅读:1134   版权与免责声明

  【中华收藏网讯】在这篇文章之前,我们先来做个小测试。以下是马蒂斯、毕加索和席勒的真作和假画,你能找到假的那几幅吗?

答案将在文末公布答案将在文末公布

  如果你没看出来也没关系,因为这样的假画甚至更逼真的赝品,有时甚至会坑了专家和拍卖行。对于艺术市场来说,赝品的泛滥是一件很棘手的事,不仅展览方被迫撤展,连拍卖行也要遭受巨大损失——苏富比拍卖行就曾因为一副弗兰斯·哈尔斯假画损失10万美金。更令人头疼的是,造假手段也越来越高明了,几乎以假乱真的“冒牌货”比比皆是。

  如今,一个新开发的AI有望解决这些问题,能让艺术鉴定摆脱复杂的科学检测,例如X射线荧光和化学分析。

  那么,这个AI的表现如何呢?

  在鉴定开头几位艺术家的一些作品时,它的准确率能达到70%以上。在某些情况下,准确率甚至可以达到100%。(至于你的得分,估计和我一样惨。)

  AI的火眼金睛

  要鉴定一副画的真伪,我们可能需要进行漫长且耗费巨大的材料分析,然后寄希望于伪造者露出破绽,例如16世纪的威尼斯并不存在赝品所使用的纤维和清漆。

  然而,鉴定AI非常厉害,它甚至无需接触原画,用数码摄影就可以鉴定真伪。它关注的是绘画的内容而非材料,具体来说,是构成绘画的上千微小的笔触。

  每个单独的绘画姿势,例如笔触的形状和曲度、挥笔的速度,都是艺术家的特色。它们共同构成揭示真相的“艺术指纹”。分析足够多的作品并建立数据库,你可以找到每位艺术家的“艺术指纹”。将你不太确定真伪的作品放进数据库,在几分钟内你就能得知它是亨利·马蒂斯的真作,还是上周在洛杉矶某车库里制造的赝品。你甚至都不需要一幅完整的画,单一的笔触就能让假画露出原形。

对毕加索的画作进行笔触分割(在右图中用颜色标出) | Elgammal et al。对毕加索的画作进行笔触分割(在右图中用颜色标出) | Elgammal et al。

  在去年11月发表的论文中,艾哈迈德·埃尔加马尔(Ahmed Elgammal)和同事检测了300张艺术家的真作。他们将这些绘画分割为8万多条笔触,用机器学习技术为每位艺术家建立数据集。然后,他们托人制作了一批赝品。为了检测算法的性能,赝品的数据被输入到系统中。当分析单一的笔触时,系统的精确度是70%,当检测完整的画作时,成功率达到了80%。

  通过笔触辨别艺术家的想法,其实可以追溯到上世纪50年代,以及荷兰艺术史学家莫里斯·米歇尔·范丹齐格(Maurits Michel van Dantzig)发明的“笔触法”(pictology)。范丹齐格认为每幅画作都出自人手,每只手都是不同的,所以通过这些笔触来辨别作者是可能的。

范丹齐格的笔触法 | M。 M。 van Dantzig范丹齐格的笔触法 | M。 M。 van Dantzig

  然而问题是数据太多了。即使简单的绘画也含有上百甚至上千的笔触,这些都需要人眼检查和分类。将这一步加到每幅画上,鉴定就很难实现了。

  “这种方法的可行性不太可能得到测试。” 埃尔加马尔的同事米科·邓莱(Milko den Leeuw)说,“我看到很多利用笔触法的尝试,它们还是想法的时候就夭折了。”

  但是AI能做到人类做不到的事吗?能用一些科学基础证明艺术史学家的火眼金睛是有道理的吗?“没错,” 邓莱说,“鉴别工作往往都依赖于直觉,我们在尝试揭开真相。”

  尽管鉴定专家珍妮弗·曼斯(Jennifer Mass)说她还不太可能扔掉鉴定所需的“荧光枪”,她承认这项技术让人印象深刻。“艺术鉴定领域的很多人士对AI感到很兴奋。它不是魔法子弹,但会是在其他方面的得力工具。当你要对付一位技艺精湛的伪造者时,AI会很有价值。”

X射线荧光分析仪可以分析艺术品的材料 | BrukerX射线荧光分析仪可以分析艺术品的材料 | Bruker

  笔触识别的挑战

  这项技术也存在种种问题。目前为止,AI鉴定系统主要测试了短期内的少数艺术家的作品。绘画通常包括成千上万的笔触,辨别它们极具挑战,而旧的画作,或许含有无数修复和复绘的痕迹,这仍然是挑战。“用AI鉴定艺术作品很有挑战,但这不意味着我们做不到。” 埃尔加马尔说,“我很自信。”

  不过,艺术家的绘画风格,尤其是随时间变化的风格该如何鉴别?想想毕加索疯狂的风格变化期:蓝色、非洲、立体主义、古典派,或者马列维奇如何在上世纪20年代抛弃黑色方块的抽象元素,转而画了很多有塞尚痕迹的作品(也许迫于斯大林的压力也是一部分原因)。

至上主义构成,马列维奇,1915。至上主义构成,马列维奇,1915。

  在康奈尔大学教授计算艺术史的查尔斯·R·约翰森(Charles R。 Johnson)表示,这种新技术还没有说服他。“一大问题在于,笔触不是那么个人化的东西。”他说,“在绘画上覆盖的部分是很难层层剥开的。此外,要想判断一位艺术家的作品,我们需要明白他的风格随着职业生涯变化。”

  约翰逊还认为,许多艺术家的画法基本上是无形的,很难将其拆分成单独的部分;或许关注计算机对画布和纸张的分析评估更好一些,它们会受到更加严格的鉴定。“我仍然对AI持有相当大的怀疑。”他说。

  埃尔加马尔和邓莱承认,离AI真正鉴定艺术品还有一段路要走。目前,他们在用印象派画作训练AI,这些作品比席勒和毕加索的线条画要复杂得多,他们希望明年发表研究结果。机器仍然不能自己学习辨别这些画作,算法通常需要人类的修正,以确保正确的特性被检测到。另一个挑战是:有些艺术家的作品输出并不足以生成可靠的数据集。

蓝色女孩,印象派画家詹姆斯·惠斯勒,1873-1876。蓝色女孩,印象派画家詹姆斯·惠斯勒,1873-1876。

  算法偏见也是一个潜在问题。简单来说,将缺乏代表性的数据输入到系统内,AI的可靠性将降低。考虑到大量赝品在市场中流通,数据库很有可能受到赝品数据的污染。这种现象,也就是我们俗称的“垃圾进,垃圾出”。

  AI正向理解艺术更进一步

  当然,还有很大的哲学问题。当某人费力找到17世纪的画布,然后画上几乎无暇的弗兰斯·哈尔斯画作时,我们或许应该反思“真”和“假”的含义,更不用说“艺术家”这个头衔了。然而这里的讽刺是不可避免的。艺术是人类的一种自我表达,很难想到有比它更人性的东西了。

  但是当谈到艺术时,人类并不擅长区分一副画作的真伪,比如说,一副画有着卡拉瓦乔的所有特点,但它不过是个赝品。依靠双眼,我们是无法辨别双胞胎的。我们或许甚至会问:我们为什么要关心其中的区别呢?

圣徒托马斯的怀疑,卡拉瓦乔,1601。圣徒托马斯的怀疑,卡拉瓦乔,1601。

  忘了自动驾驶汽车以及智能助手吧,AI似乎要比我们更能理解艺术天赋的秘密。

  当我和邓莱交谈时,我很好奇他是否感受到一种讽刺:尽管机器还不能创作出好的艺术,它们欣赏艺术的能力却越来越令人称奇了。

  “是的,”他若有所思地说,“人类并不擅长分析极其复杂的事物组合。”他笑了,“我们会犯很多错误。”

  答案

  第一行:马蒂斯(假),马蒂斯(假),马蒂斯(真)

  第二行:马蒂斯(真),马蒂斯(假),马蒂斯(假),马蒂斯(真)

  第三行:马蒂斯(假),马蒂斯(真),毕加索(真),毕加索(假)

  第四行:毕加索(假),毕加索(真),毕加索(真),毕加索(假)

  第五行:席勒(真),席勒(假),席勒(假),席勒(真),席勒(真),席勒(假)


本文来源:果壳