Cosa possono avere in comune un elmo in metallo dell’antica Cina e un ombrellino parasole in seta dell’America del 19° secolo? A parte appartenere entrambi alle collezioni del MET (Metropolitan Museum of Art) apparentemente nulla, ma per l’intelligenza artificiale una connessione esiste. Il laboratorio CSAIL del MIT ha sviluppato un algoritmo che trova i legami tra opere artistiche di tutto il mondo e di tutte le epoche: MosAIc, un esperto d’arte sui generis.
L’arte e il costume sono storia, cultura e interpretazione. Nelle diverse rappresentazioni artistiche troviamo l’ingegno dell’artista e tutto ciò che desidera comunicare, ma troviamo nel contempo anche la nostra personale interpretazione. Esiste, però, anche un nuovo modo di guardare all’arte, con uno sguardo che potremmo definire il più ampio mai visto, perché racchiude in sé opere di tutti i luoghi e di tutti i tempi. E le mette a confronto.
L’intelligenza artificiale applicata all’arte
Certo, bisognerebbe essere non solo esperti e conoscitori di tutta l’arte del mondo, ma anche capaci di vedere e trovare i più disparati legami tra diverse opere: entusiasmante ma decisamente improbabile. Esiste però chi è capace di fare tutto questo e molto di più: un algoritmo di intelligenza artificiale che, non a caso, si chiama MosAIc disponibile su microsoft.github, nome in cui AI sta proprio per “artificial intelligence”.
Studiato dal CSAIL (Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory) del MIT (Massachusetts Institute of Technology), MosAIc è un avanzato algoritmo progettato con il compito di trovare analogie visive nascoste tra opere e oggetti dei più svariati stili ed epoche. Analogie che si faticherebbe a scoprire e che riguardano forme, colori, particolati di manufatti anche molto diversi tra loro per caratteristiche e destinazione d’uso, come il raffronto tra l’immagine in un dipinto e uno strumento musicale di tutt’altra epoca, o ancora tra un elmetto e un parasole. Analogie, per l’appunto, nascoste.
Una nuova storia dell’arte
Le similitudini che MosAIc è in grado di rivelare delineano il viaggio del genere umano nel mondo della creatività e sono capaci di svelare connessioni tutt’altro che immediate, dovute per esempio ai legami commerciali tra due Paesi diversi che hanno finito per influenzarsi a vicenda, in quella sorta di mescolanza culturale che la conoscenza tra più popoli è capace di creare. Si tratta spesso di similitudini celate, che possono essere persino inconsapevoli da parte di chi ha creato l’oggetto, dipinto l’opera o costruito lo strumento, perché frutto di influenze che provengono dall’ambiente in cui si vive e di cui non si è neppure del tutto consci.
Perché sia efficace, l’algoritmo necessita di operare su una fornita banca dati. Al momento MosAIc è utilizzato sulle ricche collezioni del Metropolitan Museum of Art (MET) di New York e del Rijksmuseum di Amsterdam. È messo a disposizione dell’utenza – la versione del software per il web è ancora in fase di beta test – la quale può scegliere l’immagine di un’opera d’arte o di un oggetto di una delle collezioni, e chiedere al software di trovare la connessione con altri soggetti all’interno del database.
Un esperto d’arte fatto di chip
Per compiere questa ricerca MosAIc utilizza un algoritmo KNN (k-nearest neighbors) che permette di classificare oggetti con caratteristiche simili. Essendo uno strumento avanzato di AI, ovvero capace di apprendere, MosAIc può collegare in maniera automatica e memorizzare innumerevoli affinità tra un numero elevatissimo di elementi presi in considerazione, creando da sé percorsi e filtri.
L’idea è di sfruttare MosAIc per aiutare curatori ed esperti nel realizzare nuove mostre d’arte e per studiare le possibili interazioni tra le varie epoche e stili. In pratica sarà come avere a disposizione un esperto dell’arte sui generis, fatto di chip.
Staremo dunque a vedere se, grazie all’AI, si svilupperà un nuovo modo di avvicinarsi alla storia dell’arte e del costume, e di rileggere in chiave sinora inesplorata le opere che ci sono state lasciate in eredità.
Fonte: articolo di Raffaella Quadri (Radio Bullets)
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