Discutere e categorizzare l’arte non è sicuramente semplice per chi non è esperto, ma è ancora più difficile per l’intelligenza artificiale. Alcuni studi hanno recentemente provato ad applicare l’apprendimento automatico a grandi database di opere d’arte per cercare di ordinarle e descriverle in modo significativo.
L’intelligenza artificiale applicata all’arte
I ricercatori della Zhejiang University of Technology di Hangzhou, in Cina, hanno confrontato diverse reti neurali artificiali con lo scopo di usarle per la classificazione artistica. Le reti neurali sono state “addestrate” attraverso l’utilizzo di immagini di WikiArt e altre raccolte digitali così che imparassero i diversi stili artistici. Quindi hanno chiesto ai diversi modelli di rete neurale di identificare lo stile artistico di altre immagini.
Questo è un compito piuttosto complicato, anche per gli esseri umani.
Alcuni stili artistici sono facilmente riconoscibili dal modo in cui l’opera è rappresentata. Imparare quali quadri rientrassero nel genere cubista, infatti, non è stato un problema per le reti neurali. Ma alcuni generi artistici sono abbastanza simili tra loro e risalgono ad epoche vicine. Questo ha reso difficile la classificazione.
Le reti neurali durante la classificazione artistica hanno anche avuto problemi con compiti che gli esseri umani non avrebbero trovato molto difficili, come comprendere la differenza tra paesaggi urbani e paesaggi naturali. La differenza tra edifici e natura è ovvia per noi, ma un computer non vede altro che simili elementi “da esterno”: non ha modo di sapere che le nuvole e il cielo in due ipotetici quadri non sono il fattore chiave che determina quale sia un paesaggio urbano e quale un paesaggio naturale.
Per gli appassionati d’arte, imparare in quale stile o categoria rientra una data opera d’arte è un compito relativamente semplice. Ma c’è qualcosa che gli umani fanno e che i computer non fanno: noi formuliamo delle opinioni sull’arte e possiamo esprimere con le parole come ci fa sentire un quadro. I computer invece non possono ancora farlo, o no?
ArtEmis: il grande database per l’arte
Il segreto dell’intelligenza artificiale sta nei suoi dati di addestramento: affinché sia in grado di formulare opinioni ed esprimere pensieri su un’opera artistica, è necessaria una vasta raccolta di descrizioni di diverse opere d’arte create dall’uomo. Questo è esattamente ciò che hanno fatto i ricercatori della Stanford University, dell’Ecole Polytechnique e della King Abdullah University of Science and Technology creando il set di dati ArtEmis che include oltre 400mila descrizioni e riflessioni per oltre 80mila immagini indicizzate in WikiArt.
Per creare ArtEmis, il team ha chiesto a dei volontari di condividere ciò che provavano davanti a un’opera d’arte, spiegandolo con una frase. Come ci si potrebbe aspettare, le reazioni delle persone variavano notevolmente: qualcuno potrebbe trovare pacifico un dipinto di un campo, mentre qualcun altro lo definirebbe “inquietante”. In effetti, il 61% delle immagini nel database di ArtEmis ha registrato sia reazioni positive che negative.
Quindi cosa se ne fa un’intelligenza artificiale di tutte queste descrizioni? Nella fase di apprendimento delle reti neurali, diversi sistemi hanno iniziato a creare delle proprie didascalie per determinate opere d’arte.
Alcune didascalie erano esatte e convincenti, altre no. Ne è un esempio la descrizione generata dall’intelligenza artificiale del dipinto di Rembrandt “La decapitazione di Giovanni Battista” in cui si leggeva: «la donna sembra che si stia divertendo» e «l’uomo al centro sembra che stia soffrendo». Una descrizione del genere sarebbe assurda per qualsiasi persona, considerando la scena rappresentata.
Circa la metà delle descrizioni generate dal computer ha superato il test di Turing, il che significa che l’IA può davvero imparare a classificare correttamente le opere d’arte, ma è ancora lontano dall’essere perfetto. Ciò non sorprende, considerando quanto sia difficile insegnare a un’intelligenza artificiale se in un dipinto è rappresentato un paesaggio naturale o un paesaggio urbano.
L’arte può essere difficile da classificare e le opinioni delle persone sui dipinti sono altamente soggettive, il che rende ancora più difficile per l’intelligenza artificiale comprendere gli schemi delle nostre classificazioni e descrizioni. Ma gli esperimenti condotti in questi due nuovi studi mostrano che i computer stanno migliorando in questi compiti. Gli esseri umani rimangono più bravi a classificare e descrivere l’arte, ma i programmi di intelligenza artificiale stanno imparando rapidamente.
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