Sbagliando s'impera

Per me è un’ottima notizia, anche se sono sicuro che per qualcuno di voi non lo è.

Due ricercatori della Lawrence Technological University nel Michigan hanno scritto un programma che analizza i dipinti in modo simile a quello che adottano gli esperti umani.

kurzweilai.net

L’esperimento condotto dai 2 studiosi ha poi sottoposto al programma circa 1.000 dipinti di 34 noti artisti e lasciato che l’algoritmo di analisi del programma procedesse a sviluppare una rete di somiglianze tra gli autori, basata unicamente sul contenuto visivo dei dipinti e senza intervento umano di sorta. Il risultato è sorprendentemente simile alle tassonomie presenti nei libri di storia dell’arte.

Il programma ha individuato le differenze tra realismo classico e arte moderna, classificando 18 pittori nel primo gruppo e 16 nel secondo. Ulteriori classificazioni emergono dalla vicinanza di artisti come Leonardo, Raffaello e Michelangelo (Rinascimento) e Vermeer, Rubens e Rembrandt (Fiamminghi). Oppure i post-impressionisti (Cezanne e Gauguin) da una parte e i surrealisti (Salvador Dali, Max Ernst e Giorgio de Chirico) dall’altra. Si tratta di classificazioni agevolmente alla portata di chiunque sia familiare con la storia dell’arte europea, ma difficili da cogliere per un occhio non acculturato.

Il programma opera elaborando, per ciascuno dei dipinti analizzato, 4.027 descrittori dell’immagine, valori numerici che ne rappresentano i contenuti (colori, forme, sfumature cromatiche e testurali) traducendoli in elementi quantitativi. Questo passaggio consente di applicare un algoritmo che utilizza metodi statistici e di pattern recognition per individuare similarità e dissimilarità tra stili artistici meglio di quanto non possa fare un soggetto umano inesperto.

A computer-generated graph of similarities between 34 different painters, reflecting the similarities between the artistic styles of painters as were automatically deduced by the computer. The analysis shows that the computer was clearly able to identify the differences between classical realism and modern artistic styles, and automatically separated the painters into two groups, 18 classical painters and 16 modern painters. Inside these two broad groups the computer identified sub-groups of painters that were part of the same artistic movements. Overall, the computer automatically produced an analysis that is in large agreement with the influential links between painters and artistic movements as defined by art historians and critiques. (Credit: Lior Shamir) / kurzweilai.net

Forse l’entusiasmo degli autori è esagerato, ma come primo passo è abbastanza impressionante.

Qui la notizia come l’ho trovata sulla newsletter di KurzweilAI (Can computers understand art? | KurzweilAI), qui il comunicato stampadell’Università e qui il riferimento all’articolo completo (a pagamento): Lior Shamir, Jane A. Tarakhovsky, Computer analysis of art, Journal on Computing and Cultural Heritage, 2012, DOI: 10.1145/2307723.2307726