Arte e Intelligenza Artificiale. 4 esperimenti scientifici per approfondire

Quanto e come l’Intelligenza Artificiale può aiutare a comprendere meglio il mondo dell’arte? Abbiamo selezionato quattro esperimenti scientifici che tentano di dare una risposta.

Le nuove tecnologie stanno mutando la definizione stessa di arte e persino cosa significhi essere un artista. Oltre a trasformare i concetti di “chi” può fare arte e fornire anche nuove metodologie per praticarla, l’Intelligenza Artificiale offre un nuovo mezzo per approcciarsi meglio all’esperienza estetica, rendendola non solo più comprensibile ma anche più coinvolgente e partecipativa.
Abbiamo raccolto quattro esperimenti scientifici che dimostrano come l’applicazione dell’Intelligenza Artificiale al mondo dell’arte possa essere un valido strumento nel raggiungere questi obiettivi.

Marta Pizzolante

1. UN’INTELLIGENZA ARTIFICIALE DOTATA DI INTELLIGENZA “EMOTIVA”

ArtEmis

Un team di ricercatori di Stanford ha lavorato per insegnare ai computer a riconoscere non solo quali oggetti sono presenti in un’immagine, ma come quelle stesse immagini fanno sentire le persone, creando cioè algoritmi dotati di “intelligenza emotiva”. Per perseguire tale scopo, il gruppo di scienziati ha messo a punto un algoritmo, chiamato ArtEmis, che si basa su 81mila dipinti di WikiArt e consiste in 440mila risposte raccolte da oltre 6.500 partecipanti che hanno valutato ciascun dipinto in base all’emozione provata di fronte a esso, fornendo anche una breve spiegazione sulla reazione emotiva scelta. Usando queste risposte, il team, guidato dal professore di ingegneria di Stanford Leonidas Guibas, ha addestrato un algoritmo a classificare un dipinto in una delle otto categorie emotive ‒ che vanno dallo stupore al divertimento, dalla paura alla tristezza –, generando un testo scritto che richiama l’oggetto o la persona nell’immagine da cui scaturisce quella lettura emotiva. L’algoritmo, così addestrato, può essere sottoposto a una nuova immagine che non ha mai visto, classificandola in base all’emozione che potrebbe provare uno spettatore di fronte a essa.
Inoltre, l’algoritmo non si limita a catturare l’ampia esperienza emotiva di un’immagine completa, ma può decifrare emozioni diverse all’interno di un dato dipinto. Ad esempio, nel famoso dipinto di Rembrandt della decapitazione di Giovanni Battista, ArtEmis distingue non solo il dolore sulla testa mozzata di Giovanni Battista, ma anche la “contentezza” sul viso di Salomè, la donna a cui la testa viene brutalmente presentata.

2. ALGORITMI “ARTISTI”?

Obvious, Edmond De Belamy, 2018

Algoritmi intelligenti vengono utilizzati per creare dipinti, scrivere poesie e comporre musica. Nell’ottobre 2018, un’opera d’arte di Edmond de Belamy, creata con l’aiuto di un algoritmo intelligente, è stata venduta all’asta per 432.500 dollari presso la casa d’aste Christie’s. Secondo quanto divulgato da Christie’s, il ritratto è stato creato attraverso l’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale. La domanda che sorge spontanea è quindi: a chi va il riconoscimento per la creazione dell’opera d’arte: all’artista o agli ingegneri/sviluppatori che hanno messo a punto l’algoritmo per la creazione della stessa? Secondo uno studio di un team internazionale di ricercatori del Massachusetts Institute of Technology (MIT) e del Center of Humans and Machines presso il Max Planck Institute for Human Development, la risposta a questa domanda dipende da come vengono presentate le informazioni sul dipinto, creato con l’Intelligenza Artificiale, allo spettatore. Il team ha sottoposto varie opere a 600 partecipanti, informandoli su come viene creata l’opera, attraverso l’IA, in maniera diversa ‒ ponendo cioè l’attenzione o sul ruolo dell’artista o sul ruolo degli informatici o su nessuno dei due – e chiedendo, successivamente, chi avrebbe dovuto ricevere il merito per la realizzazione dell’opera d’arte. Le risposte individuali, come ipotizzato, variavano notevolmente. Le persone che non ricevevano alcuna informazione su chi avesse creato l’opera hanno “umanizzato” l’Intelligenza Artificiale e non l’hanno percepita semplicemente come uno strumento, ritenendo che proprio l’IA avrebbe dovuto ricevere un riconoscimento per la creazione dell’opera d’arte e attribuendo all’algoritmo la paternità della stessa.

3. INTELLIGENZA ARTIFICIALE ALLA PORTATA DI TUTTI

Artbreeder. Aurelia aurita

Le tecnologie IA hanno aperto una nuova frontiera per la fotografia e la pittura: la creazione di immagini e fotografie con l’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale. Esistono alcune piattaforme sperimentali che rendono possibile questo processo a chiunque voglia cimentarvisi: esse sono uno strumento artistico “collaborativo”, open source e accessibile a chiunque, per creare da sé nuove immagini attraverso algoritmi messi a disposizione degli utenti e per ricercare e scoprire le creazioni di altri utenti della community. Una di queste piattaforme è Artbreeder, che, come si legge sul sito del progetto, mira a essere un nuovo tipo di strumento creativo che potenzia la creatività degli utenti rendendo più facile la collaborazione e l’esplorazione. Originariamente chiamato Ganbreeder, è stato avviato da un gruppo di esperti di IA come un esperimento per la diffusione e riproduzione di immagini create attraverso l’Intelligenza Artificiale. Artbreeder oggi permette la realizzazione di ritratti, copertine di album, paesaggi e altro ancora e si basa sui modelli Generative Adversarial Networks e BigGAN.
Questa forma di deep learning è stata utilizzata in altri programmi, come il noto Deep Dream Generator di Google, un programma di elaborazione delle immagini scritto da Google, appunto, che utilizza una rete neurale convoluzionale ‒ un tipo di rete neurale artificiale in cui il pattern di connettività tra i neuroni è ispirato dall’organizzazione della corteccia visiva animale ‒ per trovare e potenziare dei pattern all’interno di immagini, creando effetti allucinogeni che richiamano le sembianze di un sogno. La piattaforma è un esempio di come i programmi open source e collaborativi siano vitali per l’innovazione. Questi progetti consentono infatti ad artisti e programmatori di creare ciò che da molti viene definita e riconosciuta come l’arte del futuro.

4. IA: UN VALIDO STRUMENTO A SERVIZIO DELL’UOMO

Esiti della ricerca della Zhejiang University of Technology

Poiché un gran numero di opere d’arte è conservato in musei e gallerie, deve essere svolto molto lavoro per classificare queste opere in base all’artista, al genere e allo stile di appartenenza. I recenti progressi tecnologici hanno consentito di digitalizzare un numero sempre più crescente di opere d’arte. Pertanto è necessario insegnare ai computer a classificare l’arte per assistere lo staff museale, preposto a tale mansione, nello svolgimento di questi compiti.
I ricercatori della Zhejiang University of Technology, in Cina, hanno recentemente pubblicato un articolo proprio su questo argomento, testando 7 diversi modelli di algoritmi su 3 diversi gruppi di opere d’arte e confrontando le prestazioni degli individui, nella classificazione delle opere, quando si utilizza o meno tale strumento. Lo studio mira a comprendere la capacità di questi modelli di rete neurale nell’identificare stili, artisti e generi.
Secondo l’articolo, i modelli di rete neurale convoluzionale e le tecniche di visione artificiale utilizzate hanno fornito risultati all’avanguardia e molto raffinati, soprattutto nei gruppi di dati in cui il numero di dipinti era minore rispetto agli altri.

Iscriviti alla nostra newsletter
CONDIVIDI
Marta Pizzolante, classe 1997, vive a Milano, è laureata in Psicologia e studia Neuroscienze Cognitive presso l’Università di Trento. Si occupa di indagare il rapporto tra scienza ed estetica, facendo ricerca nell’ambito delle neuroscienze e scrivendo articoli per alcune riviste d’arte.