Čuvena Rafaelova slika prikazuje lice koje NIJE stvorio renesansni majstor, prema novoj analizi veštačke inteligencije.
Stručnjaci sa univerziteta u Notingemu, Bredfordu i Stenfordu koristili su duboku analizu karakteristika Madone della Rosa (Madona od ruže) koja je zasnovana na obaveštajnim podacima i otkrili su da, iako je veći deo slike zaista Rafael, lice Džozefa je najverovatnije ne istom rukom.
Della Rosa, koja visi u Museo del Prado u Madridu, Španija, zaintrigirala je stručnjake za umetnost, a neki – uključujući Rafaelovog naučnika, profesora Jurga Majera zur Kapelena – sugerišu da je Rafaelov učenik Đulio Romano možda doprineo. Jedna teorija je da je ružu i donji deo možda naslikao neko drugi. Međutim, nova analiza otkriva da je donji deo slike „najverovatnije” Rafael.
Profesor Hasan Ugail, direktor Centra za vizuelno računarstvo i inteligentne sisteme na Univerzitetu u Bredfordu, osmislio je algoritam koji prepoznaje autentična Rafaelova dela, sa tačnošću od 98%.
Profesor Ugail objašnjava: „Kada predstavite sliku kompjuteru, ona će dati binarnu klasifikaciju da li je to autentični Rafael ili ne, sa tačnošću od 98%. Sada možemo sa velikom sigurnošću reći da li je slika autentični Rafael ili ne .
„Kada smo testirali della Rosa u celini, rezultati nisu bili konačni. Dakle, onda smo testirali pojedinačne delove i dok je ostatak slike potvrđen kao Rafael, Džozefovo lice se pojavilo kao najverovatnije ne Rafael.“
„Ova analiza umetničkih dela umetnika Rafaela predstavlja objektivan i kvantifikovan pristup, koristeći mašinsko učenje, klasifikaciji slikanih slika. Ona obećava da će biti koristan, dodatni alat u budućim istraživanjima ove prirode, pored dobro uspostavljenih metoda kao što su Kao spektroskopija. Prilagodljiva je tako što se radovi drugih umetnika mogu ispitivati istom tehnikom, a to je cilj budućih istraživanja“, rekao je dr Kristofer Bruk, počasni naučni saradnik na Univerzitetu u Notingemu.
Rad o radu pod nazivom „Učenje dubokog transfera za vizuelnu analizu i atribuciju slika Rafaela“, koautori profesora Ugaila, profesora Bruk, profesora Hauela Edvardsa (emeritus profesora molekularne spektroskopije Univerziteta u Bredfordu) i Univerziteta Stanford Vanredni profesor David G. Stork, objavljen je u časopisu Heritage Science.
Objašnjavajući više o istoriji Madone della Rosa, Hauel Edvards, emeritus profesor molekularne spektroskopije na Univerzitetu u Bredfordu, kaže: „Naslikanu na platnu oko 1517/18. godine, rani poznavaoci su smatrali da je Madona della Rosa Rafaelov autogram, Od sredine 1800-ih, istoričar umetnosti Johan David Passavant i drugi doveli su u pitanje njenu kompoziciju i radije su pripisali njeno izvođenje delimično Rafaelu, a delimično njegovoj radionici.
„Pripisivanje Rafaelovoj radionici postepeno je kasnije prihvaćeno i posebno se pripisivalo njegovom učeniku Đuliju Romanu, a možda i Đanfrančesku Peniju. U Španiji prvobitna atribucija nikada nije dovedena u pitanje.
„Neki poznavaoci smatraju da je kvalitet kompozicije i slike za Bogorodicu, Dete i Svetog Jovana daleko veći od onog kod Svetog Josifa, za koga smatraju da je dodat na radionici kao nešto naknadno.
„Analiza AI programa našeg rada je nedvosmisleno pokazala da dok su tri figure Bogorodice, Hrista i svetog Jovana Krstitelja nedvosmisleno naslikane od strane Rafaela, onu svetog Josifa nije i da je naslikao neko drugi – verovatno od Romana, kako veruju zur Kapelen i drugi“.
Istraživački tim je ranije koristio kompjutersko prepoznavanje lica uz pomoć veštačke inteligencije na misterioznoj slici poznatoj kao de Bresi Tondo, koja podseća na Rafaelovu Sikstinsku Madonu. Kompjuter je utvrdio da je to Rafaelovo delo, nadovezujući se na prethodnu analizu pigmenta profesora Hauela Edvardsa, takođe sa Univerziteta u Bredfordu, što ga je čvrsto stavilo u eru renesanse.
„Koristeći duboku analizu karakteristika, koristili smo slike autentičnih Rafaelovih slika da obučimo računar da prepoznaje njegov stil do veoma detaljnog stepena, od poteza četkicom, palete boja, senčenja i svakog aspekta rada. Kompjuter vidi mnogo dublje nego ljudsko oko, do mikroskopskog nivoa“, rekao je profesor Hasan Ugail, direktor Centra za vizuelno računarstvo i inteligentne sisteme na Univerzitetu u Bredfordu
Profesor Ugail nastavlja: „Ovo nije slučaj da veštačka inteligencija preuzima poslove ljudi. Proces autentifikacije umetničkog dela uključuje sagledavanje mnogih aspekata, od njegovog porekla, pigmenata, stanja dela i tako dalje. Međutim, ova vrsta softvera može se koristiti kao jedan alat za pomoć u procesu.“
Dodatni profesor Univerziteta Stanford David G. Stork, pionir u primeni kompjuterske vizije na probleme u istoriji i interpretaciji likovnih slika i crteža, takođe je doprineo nedavnom istraživanju. On se slaže sa profesorom Ugailom da je ova vrsta analize jedno od oruđa u procesu autentifikacije umetničkog dela, koje se koristi u kombinaciji sa tradicionalnim metodama.
Dr Stork, autor knjige Pikseli i slike: Osnove poznavanja uz pomoć kompjutera, rekao je: „Kompjuterske metode polako ali sigurno dokazuju da mogu pomoći tradicionalnim humanističkim proučavanjima umetnosti, ali se uvek moraju koristiti uz duboko razumevanje istorijskog konteksta umetnosti. , a njihovi rezultati shvaćeni i interpretirani u širem kontekstu umetničkog znanja relevantnog za problem koji je u pitanju.
„Umjetnička atribucija i autentifikacija su neki od najzahtjevnijih i najizazovnijih zadataka s kojima se suočavaju umjetnici koji moraju proučavati provenijencija (dokumentarni zapis o vlasništvu, prodaji i izložbama djela), proučavanje materijala (hemija pigmenata, platna, papira, lakova). ), stanje dela (da li je tokom vremena degradirano ili retuširano), ikonografiju (da li su prikazani ljudi i predmeti prikladni), i na kraju poznavanje (blisko vizuelno proučavanje poteza četkicom, boje, kompozicije i drugo).
„Većina kompjuterskih studija u umetnosti – uključujući i sadašnju studiju – fokusirala se na poboljšanje poznavanja. Rezultati trenutne studije ne bi trebalo da se uzimaju kao dovoljni za odluku o autentifikaciji, već kao korak ka poboljšanju ukupnih protokola za autentifikaciju. Neke od najuspešnijih kompjuterskih studija umetnost je iskoristila velike baze podataka umetničkih slika da bi naučila umetnikov stil i druga svojstva.
„Kao takve, baze podataka rastu, kompjuterski algoritmi se usavršavaju, i što je najvažnije, kako naučnici humanističke umetnosti kritikuju i usavršavaju kompjuterske metode, kompjuterske metode će se poboljšati i postati široko korišćene tokom istorije umetnosti i kritike.“
