コンピュータは、驚くほど人間的なタスクで良くなっています。 マシンは今では小説を書いたり（まだ素晴らしいとは言えませんが）、顔をしかめる人の痛みを読んだり、化石を探したり、お互いに教えたりすることができます。 そして今、美術館はコレクションの多くをデジタル化したため、人工知能は美術の世界にアクセスできます。
MIT Technology Reviewの記事によると、これによりブロックコンピューターで最新の美術史家が作成されます。
ニュージャージー州ラトガース大学のコンピューター科学者Babak SalehとAhmed Egammalは、絵画を見て、作品のジャンル（風景、肖像、スケッチなど）、スタイル（抽象印象派、バロック、キュービズムなど）を検出するアルゴリズムを訓練しましたとアーティスト。 芸術の歴史と最新の機械学習アプローチを活用することにより、アルゴリズムは、以前は人間の脳によってのみ行われた接続を引き出すことができます。
アルゴリズムをトレーニングするために、研究者は、デジタルアートの最大のオンラインコレクションの1つであるWikiArt.orgの80, 000以上の画像を使用しました。 研究者はこの芸術のバンクを使用して、アルゴリズムに色やテクスチャなどの特定の機能をキー入力する方法を教え、さまざまなスタイル（またはジャンルやアーティスト）のユニークな要素を記述するモデルをゆっくりと構築します。 最終製品は、馬、男性、十字架など、絵画内のオブジェクトを選択することもできます。
一旦学校に入れられると、研究者は、これまでに見たことのない新たに訓練されたアルゴリズムの絵を与えました。 新しい絵画の60％以上でアーティストに名前を付け、45％でスタイルを特定することができました。 SalehとElgammalは、調査結果をarXiv.orgで報告しました。
アルゴリズムはまだいくつかの微調整を使用できますが、それが犯した間違いのいくつかは人間が犯す可能性のあるものと似ています。 MIT Technology Reviewは次のとおりです。
例えば、サレとエルガムマルは、彼らの新しいアプローチでは、カミーユ・ピサロとクロード・モネが描いた作品を区別するのは難しいと言います。 しかし、これらのアーティストに関する少しの研究は、両方とも19世紀後半から20世紀初頭にフランスで活動していたことと、パリのアカデミー・スイスに参加したことをすぐに明らかにします。 専門家は、ピサロとモネが良き友人であり、彼らの芸術を知る多くの経験を共有していることも知っているかもしれません。 したがって、彼らの仕事が似ているという事実は驚くことではありません。
アルゴリズムはこのような他の接続を作成します-表現主義とfauvism、およびマンネリズムから生まれたルネッサンススタイルとマンネリズムを接続します。 これらのつながり自体は、芸術の世界の新しい発見ではありません。 しかし、マシンはわずか数か月の作業でそれらを把握しました。 そして将来的には、コンピューターはさらに新しい洞察を明らかにするかもしれません。 または、近い将来、多数の絵画を分類およびグループ化できるマシンアルゴリズムは、キュレーターがデジタルコレクションを管理するのに役立ちます。
マシンは近い将来、肉と血の美術史家に取って代わるものではないように見えますが、これらの取り組みは、新生児アルゴリズムの最初の手探りのステップです。
