Нейросети «натаскивают» на распознавание поддельных картин

Это давняя мечта ученых и нео-алхимиков: просто нажал на кнопку — арт-анализатор помигал огоньками и выдал заключение: «подделка» или «подлинник». Успехи есть, но искусствоведы по-прежнему посмеиваются над «роботом-экспертом»

Сейчас эксперты в сложных и особо ответственных случаях работают «по старинке». Сначала насмотренные люди делают первичный осмотр, чтобы решить, заслуживает вещь внимания или там все ясно, даже смотреть нечего. Дальше делают «технологию»: рентген, смотрят в инфракрасном излучении, проводят химическое исследование пигментов и связующего и пр. Это позволяет сразу «отвести» вещи, сильно не попадающие по времени создания в предполагаемый период. Но правильной датировки мало. Дальше начинается, пожалуй, самый ответственный этап — искусствоведческое исследование. Эксперт или эксперты, специализирующиеся именно на творчестве предполагаемого автора, ищут подтверждение подлинности на основе стилистики художника, его манеры, приемов, проверяют на биографические соответствия (где он в это время жил, работал, путешествовал и пр.). И вот именно у этих экспертов-искусствоведов и пытаются отобрать хлеб разработчики систем искусственного интеллекта — ученые и программисты.

«Ну а чего тут невозможного-то?» — рассуждают, по-видимому, они. Очевидно же, что у каждого художника есть свой почерк, характерные приемы нанесения мазка и штриха. Если «скормить» алгоритму-нейросети определенное количество эталонных изображений, то она вскоре сама научится распознавать руку художника по скану. И наступит всем счастье.

Такие нейросети уже появились. И проходят полевые испытания. Одну из них с прошлого года тестируют в Rutgers University (час на электричке из Нью-Йорка) и голландском Atelier for Restoration & Research of Paintings. В кампусе Ратгерса, к слову, находится музей Циммерли с коллекцией Нортона Доджа — лучшего собрания советского нонконформистского искусства в мире. Впрочем это к делу не относится.

Исследователи «скормили» рекуррентной нейронной сети (RNN**) около 300 рисунков Пикассо, Матисса, Модильяни и других художников, и она научилась различать порядка 80 000 индивидуальных типов штриха, а также распознавать формы линий, различать силу нажатия и другие технические составляющие почерка художника. И система начала справляться с распознаванием. Для ее тестирования позвали художников и попросили их сделать рисунки, имитируя стиль Пикассо и других известных авторов. Бесполезно: нейронная сеть быстро раскусила имитацию.

** RNN - Рекуррентные Нейронные Сети это тип искусственных нейронных сетей, разработанных для распознавания паттернов в последовательности данных, будь это текст, геном, почерк, произнесенные слова, или числовые последовательности, исходящие из сенсоров, рынка акций и правительственных агенств. Основным отличием Рекуррентных Нейронных Сетей (в дальнейшем РНН) от остальных архитектур, является так называемое наличие памяти. РНН сохраняет предыдущие значения в своем состоянии.

Впрочем она не всесильна. Искусственный интеллект может проанализировать только рисунки с четкими линиями или живопись, где имеются выраженные отдельные мазки. То есть с французскими импрессионистами она вскоре уже справится, а с Айвазовским — вряд ли.

Что дальше? Сможет ли и как скоро искусственный интеллект заменить искусствоведов-экспертов? Пока, с кем бы я ни общался, все реагируют на способности роботов-экспертов снисходительно. Все-таки все, что связано с творчеством и чувством красоты, слишком тяжело формализуется математически. Понимание и ощущение силы искусства — это слишком человеческая вещь. Например, суперподделки Краснопевцева знатоки определяют не по штрихам (хотя форма К в подписи тоже может выдать), а скорее по балансу композиции — ее равновесию. Машине такое не под силу. Так что на наш век экспертам из плоти и крови работы точно хватит. А что нейросети? Верю, что они смогут стать вспомогательным инструментом определения подлинности. А еще верю, что изготовители подделок высшего класса тоже возьмут эти технологии на вооружение. И будут стремиться создавать «залипухи», способные обмануть и пройти машинный тест.

Владимир Богданов, AI