• SI to koneser. Zna się na dziełach sztuki lepiej niż człowiek
  • Maszyna doskonale odróżnia oryginały od podróbek
  • Ludzkie oko i technika nie dościgną już wyuczonego komputera

Naukowcy nauczyli maszyny rozróżniać charakterystyczne pociągnięcia pędzla i kolory, używane przez wybitnych artystów. Dzięki temu sztuczna inteligencja może wspierać wykrywanie fałszerstw dzieł sztuki.

Specjaliści z Uniwersytetu Rutgers w New Jersey oraz Atelier for Restoration & Research of Paintings w Holandii użyli do uczenia blisko 300 prac. mistrzów. Algorytm przyjrzał się ok. 80 tysiącom ręcznie wykonanych pociągnięć, krzywizn i uderzeń pędzlem w płótno. Sieć neuronowa nauczyła się specyficznych cech każdego fragmentu obrazu i powiązała go z właścicielem.

Dwa punkty wyjścia

Niemiecki artysta Franz von Lenbach sportretował Giovanniego Morellego w czarnym cylindrze, z gładko przystrzyżoną siwą brodą i bystrymi oczami. Lenbach był profesjonalnym kopistą, a kopiowanie obrazów w XIX wieku było popularną praktyką. Jest do tej pory jako czynność zupełnie legalna; z usług kopistów korzystają galerie i muzea. Obowiązuje ich jedna ważna zasada. Mianowicie reprodukcja musi się różnić od oryginału rozmiarem. Inaczej to fałszywka. Włoch Giovanni Morelli doceniał pracę kopistów, natomiast gardził fałszerzami.

Wszechstronnie wykształcony lekarz i krytyk artystyczny był koneserem sztuki i inicjatorem ochrony malarskich arcydzieł. Opracował metodę odróżniania fałszywek od oryginalnych obrazów wielkich mistrzów. Jego sposób nazwano „Morellian”. Polegał na analizie drobnych detali, które ujawniały mało świadome maniery artysty i konwencje w ukazywaniu danego rekwizytu czy fragmentu postaci.

W swojej pracy pt. „Picasso, Matisse czy Fake? (…)” współcześni naukowcy Ahmed Elgammal, Yan Kang oraz holenderski konserwator dzieł sztuki Milko den Leeuw przywołują Morellego jako pioniera i autora metodologii oceny autentyczności dzieł sztuki. Wspominają też „piktologię”, sposób opracowany przez Mauritsa Michela van Dantziga (1903-1960).

Van Dantzig wskazał kilka cech w pociągnięciach pędzla lub ołówka artysty, wychwytujących spontaniczność tego, jak powstaje sztuka oryginalna w przeciwieństwie do naśladowanej. To m.in. kształt, ton, względna długość początku, środka i końca każdego uderzenia pędzlem, kierunek i nacisk. Obie metody dały punkt wyjścia dla sposobu doskonalszego – analizy wykorzystującej sieci neuronowe do identyfikacji autora obrazu, którą opracowali Elgammal, Kang oraz den Leeuw. Choć działa podobnie, jest bystrzejsza i bardziej dociekliwa niż ludzkie oko, nawet wsparte techniką.

Co się zmieni?

W marcu ub. roku w Niemczech zapadło sądowe rozstrzygnięcie wobec dwóch (rzekomych) fałszerzy. Sprawa toczyła się przez ponad trzy lata i niczego im nie udowodniono. Jeden ze świadków, wiodący na świecie autorytet znający obrazy Malewicza, twierdził, że obrazy podrobiono. Inny biegły, którego listy uwierzytelniające były równie mocne, przysięgał, że malowidła są autentyczne. W końcu oskarżenia o fałszerstwo odrzucono.

Badanie okiem eksperta jest do tej pory głównym sposobem oceny autentyczności dzieł sztuki. Łączy się je z analizą techniczną powierzchni obrazu, podmalowania i materiału płóciennego. Do badań dzieł używa się również spektroskopii w podczerwieni i promieni Rentgena, analiz chemicznych oraz technik radiometrycznych (np. datowanie węgla). Chodzi o rozpoznanie składu materiałów i pigmentów użytych do wykonania różnych warstw pracy i odniesienie do tego, jakie materiały były dostępne w czasie życia artysty i czego zwykle używał. Techniki te uzupełniają się, a każda z osobna ma ograniczenia w konkretnych zastosowaniach. Kolejnym ich wsparciem będzie metoda wykorzystująca uczenie maszynowe.

System skutecznie oznaczył wszystkie podrabiane rysunki Picassa, Matisse’a i Schielego

„Po pierwsze, widzenie komputerowe może zapewnić naukowy sposób podejścia do tradycyjnej analizy stylistycznej, nawet na poziomie badania okiem eksperta. Po drugie to alternatywne narzędzie do analizy dzieł sztuki. Może ono być bardzo przydatne na przykład do wykrywania fałszerstwa sztuki współczesnej, gdzie fałszerze mają dostęp do pigmentów i materiałów podobnych do tych, z których korzystał artysta. Po trzecie, widzenie komputerowe zapewnia tańsze rozwiązanie w porównaniu z kosztami innych metod analizy technicznej – tłumaczy portalowi sztucznainteligencja.org.pl Ahmed Elgammal, współautor nowej metody, profesor informatyki na Uniwersytecie Rutgers, dyrektor laboratorium artystycznego i sztucznej inteligencji.

„W naszym systemie nie wprowadziliśmy dokładnej listy cech sugerowanych przez van Dantziga. Inspirowani jego metodologią opracowaliśmy metody kwantyfikacji uderzeń, które nadają się do analizy statystycznej przez maszyny, a nie przez ludzkie oko” – wyjaśnia prof. Elgammal w rozmowie z nami.

Bystre oko SI, mniej intuicji

Oprogramowanie izoluje poszczególne uderzenia pędzlem za pomocą algorytmu. Następnie system określa ich kształt i ton za pomocą różnych metod widzenia komputerowego. Wykorzystuje również głęboką sieć neuronową do śledzenia pojedynczych uderzeń i określania ich charakterystyki.

„Wykorzystaliśmy architekturę rekurencyjnych sieci neuronowych. Takie sieci były ostatnio szeroko stosowane w tłumaczeniu tekstu i rozpoznawaniu mowy. Charakterystykę uderzeń, określaną ilościowo przez sieć i inne metody, porównuje się z dużą liczbą uderzeń różnych artystów, wykorzystując techniki wnioskowania statystycznego i techniki uczenia maszynowego” – tłumaczy profesor z RU.

W kolekcji, z której uczyła się maszyna, znalazły się rysunki i grafiki autorstwa Pabla Picassa, Henry’ego Matisse’a, Egona Schielego, Amedeo Modiglianiego oraz niewielki zbiór dzieł innych 12 artystów, tworzących w latach 1910 – 1950. Obrazy wykonane były różnymi technikami, piórkem i tuszem, ołówkiem, kredką, były też rysunki pastelą, a także odbitki akwafortowe i litograficzne. Maszyna odkryła w nich 80 tys. specyficznych uderzeń.

„Nasze eksperymenty pokazują, że system może zidentyfikować indywidualne pociągnięcia Picassa w różnej technice z dokładnością 79 proc., Matisse’a z 77- proc. dokładnością i Schielego z 86 proc. Łącząc te wyniki z całym rysunkiem, system może zidentyfikować rysunki tych artystów z 83-procentową dokładnością. Człowiek, dysponując techniką i polegający na intuicji, nie jest w stanie tego zrobić” – mówią badacze.

Nieudana próba oszustwa

System został przetestowany. Autorzy metody poprosili pięciu współczesnych artystów o wykonanie rysunków na wzór i podobieństwo dzieł wielkich mistrzów. Żadnego z tych fałszywych rysunków nie użyto w szkoleniu modeli. System skutecznie oznaczył wszystkie podrabiane rysunki Picassa, Matisse’a i Schielego.

Opis metody pt. „Zautomatyzowana analiza rysunków na poziomie obrysu w celu przypisania i uwierzytelnienia „, pojawił się na 32. konferencji AAAI w sprawie sztucznej inteligencji w Nowym Orleanie w 2018 r. Od tego czasu naukowcy udoskonalają metodę. „Teraz uczymy algorytmy dzieł bardziej współczesnych artystów. Są to o wiele bardziej złożone niż rysunki linii Schielego i Picassa” – przyznają naukowcy.

Jak oceniać i wyceniać

Han van Meegeren, holenderski malarz działający na przełomie XIX i XX wieku był uznawany za jednego z najlepszych fałszerzy wszech czasów. Jego falsyfikat obrazu Vermeera „Chrystus i jawnogrzesznica”, trafił jako oryginał do kolekcji Hermanna Göringa, nazisty i współtwórcy potęgi Adolfa Hitlera. Dopiero gdy artysta namalował obraz jeszcze raz, dano mu wiarę, że w kolekcji Göringa jest podróbka.

Najcenniejszy obecnie obraz świata autorstwa Leonarda da Vinci namalowany dla króla Francji na początku XVI wieku zaginął. W 1900 roku kupiony został za 45 funtów. Dopiero w 2005 roku nowojorska konserwatorka sztuki po jego odrestaurowaniu nie miała wątpliwości, że to zaginiony „Salvator Mundi”. Jego obecny, anonimowy właściciel wylicytował go za 450 milionów dolarów. Dzieła sztuki osiągają na aukcjach astronomiczne ceny. Dlatego rynek fałszywych obrazów kwitnie.

W styczniu 2018 r. Muzeum Sztuk Pięknych w belgijskiej Gandawie zostało zmuszone do ściągnięcia 26 dzieł rosyjskich modernistów: Wassilija Kandinskiego, Kazimierza Malewicza czy Pawła Fiłonova . Jedenastu niezależnych ekspertów poddało w wątpliwość ich autentyczność, mimo że ich właściciel, rosyjski biznesmen Igor Toporkovsky, posiadał dokumenty to potwierdzające. Równolegle wybuchła afera w Genui we Włoszech, gdzie za podrabiane uznano aż 21 obrazów Modiglianiego. To jeden z najczęściej fałszowanych malarzy.

Wolfgang Beltracchi, jeden z najbardziej znanych fałszerzy obrazów, w 2011 roku został skazany na 6 lat więzienia za podrobienie i sprzedanie 14 malowideł, na których udało mu się zarobić 45 milionów dolarów. 67-letni obecnie Beltracchi twierdzi, że podrobił już setki dzieł sztuki ponad 50 malarzy. Całkowity szacowany zysk, jaki osiągnął dzięki swoim fałszerstwom, przekracza 100 mln dolarów.


Najdroższe obrazy świata

  1. Leonardo Da Vinci, Salvator Mundi – 450 mln dol.
  2. Paul Gaugin, Nafea Faa Ipoipo – 300 mln dol.
  3. Paul Cézanne, Gracze w karty – 250 mln dol.
  4. Pablo Picasso, Kobiety z Algieru – 179,4 mln dol.
  5. Pablo Picasso, Sen -155 mln dol.
  6. Francis Bacon, Trzy studia do portretu Luciana Freuda- 142 mln dol.
  7. Jackson Pollock, No.5 – 140 mln dol.
  8. Willem de Kooning, Kobieta III – 137,5 mld dol.
  9. Gustaw Klimt, Portret Addeli Bloch-Bauer I – 135 mln dol.
  10. Edward Munch, Krzyk – 119,9 mln dol
Skip to content