ИИ научился определять неочевидные сходства между картинами
Вся человеческая культура построена на улучшении и дополнении уже существующих идей и достижений. Однако порой бывает крайне непросто уловить сходство между двумя книгами или картинами. Но только не в случае с новым ИИ, разработанным исследователями Массачусетского технологического института (MIT). Программа позволяет не только уловить связь между работами разных художников, но и показать, в чем именно она проявляется.
Новый алгоритм под названием MosAIc был разработан усилиями исследователей из Лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта (MIT) и Microsoft. ИИ способен обнаруживать потенциальные скрытые связи между произведениями искусства. Как правило, для таких целей существует целая армия искусствоведов, но, как показали первые эксперименты, ИИ уже сейчас справляется с задачей куда лучше человека.
«Мученичество святого Серапиона» (слева) и «Лебедь под угрозой исчезновения» (справа)
Для проверки эффективности программы MosAIc был направлен на выставку «Рембрандт и Веласкес», проходящую в Рейксмюсеуме. Он должен был отыскать аналоги и переплетения в картинах художников, принадлежавших к разным культурам и эпохам. Одним из наиболее интересных сходств, которое обнаружил ИИ, были названы работы «Мученичество святого Серапиона» Франсиско де Сурбарана и «Лебедь под угрозой исчезновения» Яна Асселийна.
«Эти два художника не имели переписки и не встречались друг с другом в течение своей жизни, однако их картины намекали на богатую скрытую структуру, которая лежит в основе обеих работ», - заявил один из создателей ИИ.
По словам разработчиков, особенно сложным было создание алгоритма, который мог найти не только сходство в цвете или стиле, но и в сюжете разных работ. Для этого исследователи изучили связи, которые уже замечали искусствоведы, а алгоритм изучил логику того, как одни произведения искусства связаны с другими. Кроме того, MosAIc выполняет поиск изображений и объединяет их в древовидную структуру. Это позволяет системе самостоятельно находить совпадения между изображениями, выстраивая связи и улучшая свою эффективность.
Исследователи надеются, что их работа вдохновит других на создание эффективных инструментов для получения и обработки информации из различных областей науки.
