A lo largo de la historia humana, los expertos han destacado a menudo innovaciones artísticas, utilizarlas para juzgar valor relativo de una pintura. Pero, ¿puede el nivel de una pintura de la creatividad puede cuantificar por la Inteligencia Artificial (IA)?
Rutgers y el Laboratorio de Inteligencia Artificial, propusieron un nuevo algoritmo que evalúa la creatividad de cualquier pintura determinada, teniendo en cuenta el contexto de la pintura en el ámbito de la historia del arte...
Al final, se encontraron con que, cuando se introduce con una gran colección de obras, el algoritmo puede resaltar correctamente pinturas que los historiadores del arte consideran obras maestras del medio.
Los resultados muestran que los humanos ya no son los únicos jueces de la creatividad. Las computadoras pueden realizar la misma tarea - e incluso puede ser más objetivo.
Creatividad, Definición
Por supuesto, el algoritmo dependía de abordar una cuestión central: ¿cómo se define - y medida - la creatividad?
Hay un debate históricamente larga y continua sobre cómo definir la creatividad. Podemos describir a una persona (un poeta o un CEO), un producto (una escultura o una novela) o una idea como "creativa".
En nuestro trabajo, nos hemos centrado en la creatividad de los productos. Al hacerlo, se utilizó la definición más común para la creatividad, que hace hincapié en la originalidad del producto, así como su influencia duradera.
Hay criterios que resuenan de diferentes genios artísticos, que hacen hincapié en dos condiciones: ser original y "ejemplar".
Construir el algoritmo
El uso de la visión por computador, hemos construido una red de pinturas del 15 al 20 siglos. El uso de este web (o red) de pinturas, hemos sido capaces de hacer inferencias acerca de la originalidad y la influencia de cada trabajo individual.
A través de una serie de transformaciones matemáticas, puso de manifiesto que el problema de la cuantificación de la creatividad podría reducirse a una variante de problemas de centralidad de red - una clase de algoritmos que son ampliamente utilizados en el análisis de la interacción social, el análisis epidemia y búsquedas en la web. Por ejemplo, al buscar en la web a través de Google, utiliza un algoritmo de este tipo para navegar por la vasta red de páginas para identificar las páginas individuales que son más relevantes para su búsqueda.
La producción de cualquier algoritmo depende de sus ajustes de entrada y parámetros. En nuestro caso, la entrada fue lo que vio el algoritmo en las pinturas: el color, la textura, el uso de la perspectiva y el tema. Nuestro ajuste de parámetros fue la definición de la creatividad: originalidad e influencia duradera.
El algoritmo hizo sus conclusiones sin ningún conocimiento codificado sobre el arte o la historia del arte, e hizo sus evaluaciones de pinturas estrictamente mediante análisis visual y teniendo en cuenta sus fechas.
Innovación Identificado
. El grito de Crédito: Wikimedia Commons
Cuando nos encontramos con un análisis de 1.700 pinturas, hubo varios hallazgos notables. Por ejemplo, el algoritmo anotó la creatividad de Edvard Munch "El Grito" (1893) mucho más alto que sus contrapartes de finales del siglo 19. Esto, por supuesto, tiene sentido: que ha sido considerada una de las pinturas expresionistas más destacados, y es una de las pinturas más reproducidas-del siglo 20.
El algoritmo también dio "Señoritas de Avignon" de Picasso (1907) la puntuación más alta creatividad de todas las pinturas se analizó entre 1904 y 1911. Esto está en línea con el pensamiento de los historiadores del arte, que han indicado que la plana plano de la imagen de la pintura y su aplicación de Primitivismo hizo un trabajo muy innovador del arte - un precursor directo de estilo cubista de Picasso.
El algoritmo se refirió a varias de las primeras pinturas suprematismo de Kazimir Malevich que apareció en 1915 (como "Plaza Roja") como altamente creativo también. Su estilo era un caso atípico en un período entonces dominado por el cubismo. Para el período comprendido entre 1916 y 1945, la mayoría de los cuadros de arriba de puntuación fuera de Piet Mondrian y Georgia O'Keeffe.
Por supuesto, el algoritmo no siempre coincide con el consenso general entre los historiadores del arte.
Por ejemplo, el algoritmo dio una puntuación muy superior a Domenico Ghirlandaio de "La última cena" (1476) que a la obra maestra homónima de Leonardo da Vinci, que apareció unos 20 años más tarde. El algoritmo favorecida "St. de da Vinci Juan el Bautista "(1515) sobre sus otras pinturas religiosas que se analiza. Curiosamente, "Mona Lisa" de Da Vinci no anotó altamente por el algoritmo.
Prueba del tiempo
Dadas las salidas antes mencionados desde el consenso de los historiadores del arte (en particular, la evaluación por el algoritmo de las obras de Da Vinci), ¿cómo sabemos que el algoritmo general trabajó?
Como prueba, se realizó lo que llamábamos "experimentos máquina del tiempo" en el que hemos cambiado la fecha de una obra hasta cierto punto en el pasado o en el futuro, y vuelven a calcular sus puntuaciones creatividad.
Encontramos que las pinturas de los expresionistas,, y Cubismo movimientos post-impresionistas impresionistas vieron aumentos significativos en sus puntuaciones de creatividad cuando se mueve de nuevo a alrededor del año 1600. Por el contrario, las pinturas neoclásicas no ganaron tanto cuando se trasladó de nuevo a 1600, lo cual es comprensible, porque Neoclasicismo es considerado un renacimiento del Renacimiento.
Mientras tanto, pinturas del Renacimiento y barroco experimentaron pérdidas en sus puntuaciones de creatividad cuando se mueve hacia adelante a AD 1900.
No queremos que nuestra investigación sea percibida como un reemplazo potencial para los historiadores del arte, ni tampoco tenemos la opinión de que las computadoras son una mejor determinante del valor de una obra de un par de ojos humanos.
Más bien, estamos motivados por la Inteligencia Artificial (IA). El objetivo final de la investigación en AI es hacer que las máquinas que tienen habilidades perceptuales, cognitivas y intelectuales similares a los de los seres humanos.
Creemos que a juzgar la creatividad es una tarea desafiante que combina estas tres habilidades, y nuestros resultados son un avance importante: la prueba de que una máquina puede percibir, analizar y considerar pinturas al igual que los seres humanos pueden visualmente.