La reconstrucción de obras de arte perdidas se ha vuelto mucho más interesante ahora que los expertos en inteligencia artificial saben cómo aprovechar la tecnología como una herramienta de aprendizaje de arte.

Los investigadores han utilizado una red neuronal para reconstruir una imagen sobre la que pintó Picasso durante su Período Azul. "Reconstruir" es, por supuesto, una conversación abierta. AI realizó la reconstrucción, por lo que es necesario continuar la discusión desde allí.

Es un caso de descubrimiento de algo debajo de algo. Los observadores del arte no se sorprendieron de que hubiera algo debajo de algo. Lo habían sentido antes. El Art Institute of Chicago tiene la pintura del período azul (1903-1904) El viejo guitarrista . Los historiadores del arte señalaron que había "el rostro de una mujer fantasmal apenas visible debajo de la pintura". MIT Revisión de tecnología "Tecnología emergente de arXiv" decía que en 1998, los conservadores decidieron intentar aprender más y fotografiaron la pintura utilizando rayos ex y luz infrarroja.

La razón por la que los investigadores no se sorprendieron de que hubiera pintado sobre otra cosa fue porque "los artistas a menudo pintan sobre obras anteriores, particularmente durante los períodos de penuria cuando escasean los lienzos ".

Los resultados fueron, bien, incompleto, ya que su uso de imágenes infrarrojas y de rayos X solo había mostrado contornos tenues y no revelaban color ni estilo.

El ex-examen de rayos, dijo David Conrad en Yo programador , había entregado sólo una idea de cómo era la geometría de la pintura perdida, pero no tengo una idea clara de cómo habría sido la obra completa.

Avance rápido a una técnica que ahora se explora, a saber, una técnica de visión artificial llamada transferencia de estilo neuronal. Fue desarrollado en 2015 por un grupo de la Universidad de Tubingen en Alemania por Leon Gatys y sus colegas. Sobre el descubrimiento de Alemania:Stepan Ulyanin en Medio dijo que se trataba de una transferencia de estilo neuronal. "Gatys et al. Basan su enfoque en la capacidad única de las redes convolucionales para poder extraer características de diferentes escalas en diferentes capas de la red".

Revisión de tecnología del MIT continuó sobre las capas:"Las redes neuronales consisten en capas que analizan una imagen a diferentes escalas. La primera capa puede reconocer características amplias como bordes, la siguiente capa ve cómo estos bordes forman formas simples como círculos, la siguiente capa reconoce patrones de formas, como dos círculos muy juntos, y otra capa más podría etiquetar estos pares de círculos como ojos ".

El descubrimiento clave de Gatys y colegas, decía el artículo, "era que la capacidad de distinguir el estilo estaba completamente separada de la capacidad de ver caras u otros objetos. De hecho, Gatys y compañía pudieron separar esta habilidad y usarla a la inversa. Introdujeron una imagen en la red neuronal, que luego superpuso el estilo a la imagen ".

Ahora, Anthony Bourached y George Cann del University College London y Oxia Palus han utilizado la transferencia de estilo neuronal para ofrecer su recreación de IA y han escrito un artículo al respecto. Oxia Palus es un colectivo de arte de IA. El título de su trabajo ahora en arXiv, enviado a principios de este mes, se titula apropiadamente "En busca del arte perdido".

Bourached y Cann tomaron una versión editada manualmente de las imágenes de rayos X de la mujer debajo El viejo guitarrista y lo pasó a través de una red de transferencia de estilo neuronal, capacitado para convertir imágenes al estilo de otra obra de arte del período azul de Picasso. Dijeron que presentaron "un método novedoso para reconstruir obras de arte perdidas, aplicando la transferencia de estilo neuronal a radiografías de obras de arte con obras de arte interiores secundarias debajo de un exterior primario, para reconstruir obras de arte perdidas ".

(David Conrad en Yo programador :"Vale la pena señalar que las imágenes de rayos X se editaron manualmente para proporcionar un buen punto de partida, así que se empleó algo de subjetividad humana desde el principio ").

¿Veredicto? Es imposible confirmar que Picasso pintó la imagen de esta manera exacta. Considerándolo todo, David Conrad en Yo programador adoptó una postura razonablemente cautelosa. "¿Podemos recuperar pinturas perdidas usando un poco de IA? La respuesta parece ser sí, pero realmente todo depende de lo que quieras decir con 'recuperar' ". Se aproxima a lo que el artista podría haber pintado. Parece funcionar, pero hay pocas muestras para juzgar y, por supuesto, todo es subjetivo ".

Bourached y Cann abordaron por qué su trabajo es importante:nuestro método de combinar obras de arte originales pero ocultas, aportación humana subjetiva, y la transferencia de estilo neuronal ayuda a ampliar la comprensión del proceso creativo de un artista, "dijeron". Además, crea una colaboración humano-IA que cultiva la empatía con el potencial creativo de la IA y su uso armonioso como herramienta artística ".

¿Colaboración? IA y arte, IA y ficción, La IA y la música están separadas. ¿Uno no puede reemplazar al otro? Incorrecto, dicen algunos investigadores, que prefieren pensar en la IA como una vía para obtener información.

"Creemos que mucha inquietud en torno al aprendizaje automático es que reemplaza a las personas. Argumentamos que el uso del aprendizaje automático como herramienta artística puede, en última instancia, ampliar la percepción creativa y ampliar el panorama del ingenio inspirador mediante la colaboración entre humanos e inteligencia artificial. Creemos que esto El concepto es generalizable a muchos dominios y eso implica que los trabajos del mañana tienen la oportunidad de ser mejores y más satisfactorios. Creemos que el arte de la IA puede ser pionero en este cambio positivo de mentalidad ".

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