最近的项目使用机器学习来复活克里姆特和伦勃朗的画作。他们提出了关于计算机可以理解艺术的问题。作为正在进行的名为“守夜人行动”的研究和保护计划的一部分，阿姆斯特丹国立博物馆正在使用机器学习来解码伦勃朗·范·莱恩 (Rembrandt van Rijn) 对“守夜人”的最初构想，该作品的四个边都经过修剪以适应新的位置。
1945年，火声称拥有古斯塔夫·克里姆特 (Gustav Klimt) 最具争议的三幅画作。1894 年受维也纳大学委托创作的“学院画”——正如他们所知——与这位奥地利象征主义画家之前的任何作品都不同。他一展示它们，评论家们就因为它们戏剧性地背离了当时的美学而哗然。大学教授立即拒绝了他们，克里姆特退出了该项目。此后不久，这些作品进入了其他收藏。二战期间，它们被安置在维也纳以北的一座城堡中妥善保管，但这座城堡被烧毁，画作大概也随之而来。今天只剩下一些当时的黑白照片和文字。然而我正盯着他们看。
嗯，不是画本身。克里姆特专家 Franz Smola 和机器学习研究员 Emil Wallner 花了六个月的时间结合他们的专业知识来恢复克里姆特丢失的工作。这是一个艰苦的过程，从那些黑白照片开始，然后结合人工智能和大量关于画家艺术的情报，试图重新创造那些丢失的画作可能的样子。结果就是 Smola 和 Wallner 向我展示的结果——甚至他们也被 AI 产生的迷人彩色图像所震惊。
让我们澄清一件事：没有人说这个 AI 正在带回克里姆特的原创作品。“这不是重新创建实际颜色的过程，而是对照片重新着色，”Smola 很快指出。“摄影的媒介已经是对真实作品的抽象。” 机器学习正在做的事情是让人们瞥见几十年来被认为已经丢失的东西。
Smola 和 Wallner 觉得这很令人愉快，但并不是每个人都支持人工智能填补这些空白。机器学习重建丢失或毁坏的作品的想法，就像教师绘画本身一样，是有争议的。“我主要关心的是在保护环境中使用机器学习的伦理维度，”艺术保护员 Ben Fino-Radin 说，“因为困扰机器学习领域的伦理和道德问题的数量之多。”
可以肯定的是，使用技术来振兴人类艺术作品充满了棘手的问题。即使有一个完美的人工智能可以弄清楚克里姆特可能使用了哪些颜色或笔触，也没有算法可以生成作者意图。关于这一点的争论已经持续了几个世纪。早在 1936 年，在克里姆特的画作被毁之前，散文家沃尔特·本杰明（Walter Benjamin）就反对机械复制，即使是在照片中，他说：“即使是对艺术作品最完美的复制，也缺乏一个元素：它在时间和空间中的存在，它的独特性。存在于它碰巧所在的地方。” 本雅明在《机械复制时代的艺术作品》中写道，这就是他所说的作品的“光环”。” 对于许多艺术爱好者来说，计算机再现无形元素的想法是荒谬的，如果不是完全不可能的话。
然而，从人工智能可以做的事情中，还有很多东西需要学习。教员绘画在克里姆特作为艺术家的发展过程中发挥了关键作用，是他更传统的早期绘画与后来更激进的作品之间的重要桥梁。但它们全彩的样子仍然笼罩在神秘之中。这就是 Smola 和 Wallner 试图解决的难题。他们的项目是通过 Google Arts and Culture 组织的，并不是为了完美的复制；它是关于提供对缺少的东西的一瞥。
为此，Wallner 开发并训练了一个由三部分组成的算法。首先，算法从谷歌艺术和文化数据库中输入了十万幅艺术图像。这有助于它理解物体、艺术品和构图。接下来，它专门在克里姆特的画作中进行了训练。“这在那个时期造成了对他的颜色和图案的偏见，”沃尔纳解释说。最后，人工智能获得了绘画特定部分的颜色线索。但是这些画没有颜色参考，这些线索是从哪里来的？甚至克里姆特的专家斯莫拉也对当时的著作所揭示的细节之多感到惊讶。他说，因为这些画被认为如此肮脏和怪异，评论家倾向于详细描述它们，直到艺术家的颜色选择。“你可以称之为对历史的讽刺，”西蒙·雷恩说，项目的项目经理。“这些画作引起了丑闻并被拒绝，这一事实使我们能够更好地修复它们，因为有太多的文件。而这些类型的数据点，如果输入到算法中，就可以创建出这些画作在当时的样子的更准确版本。”
这种准确性的关键在于将算法与 Smola 的专业知识相结合。他的研究表明，克里姆特在这一时期的作品往往具有很强的模式和一致性。研究教师绘画前后的现有绘画为他当时作品中反复出现的颜色和图案提供了线索。甚至 Smola 和 Wallner 遇到的惊喜也得到了历史证据的证实。当克里姆特第一次展示他的画作时，评论家注意到他使用了当时在艺术家调色板中很少见的红色。但是女人的三个时代在教师绘画之后不久画的，大胆地使用了一种红色，斯莫拉认为与在教师绘画中第一次看到时引起轩然大波的颜色相同。当时的著作也对另一幅教师绘画中令人震惊的绿色天空发出了一种色调和呐喊。将这些文字与 Smola 对 Klimt 特定绿色调色板的知识相结合，当输入算法时，是人工智能产生的第一批令人惊讶的图像之一。
“当你看到一张黑白照片时，你做的第一件事就是想象它会是什么样子：你假设一幅画；你看到的天空是蓝色的，”沃尔纳说。当他看着图像生成时，他的屏幕上的渲染中出现了一个旋转的，神秘的绿色天空。“这是令人震惊的部分，因为你看到了自己的偏见，”他说。“对我来说，第一眼看到这些彩色的画，哇，原来是这个样子！”
古斯塔夫·克里姆特的专家弗朗茨·斯莫拉和机器学习研究员埃米尔·沃尔纳花了六个月的时间结合他们的专业知识来重振克里姆特的教师绘画。 由克里姆特项目提供（由于国内法律需要，已经马塞克）
克里姆特的不是唯一的工作就是让 AI 复活。作为正在进行的名为“守夜人行动”的研究和保护计划的一部分，阿姆斯特丹国立博物馆的高级科学家罗伯特·厄德曼正在使用机器学习来解决围绕伦勃朗·范·莱恩 1642 年杰作“守夜人”的谜团。目前，这幅画大约有 15 英尺宽和 12 英尺高，但这比艺术家的原作要小得多。1715 年，它的四个边都被修剪以适应新的位置（最深的切口是从左侧截取的两英尺高）。剪下的部分从未被找到，但厄德曼希望机器学习能够解码伦勃朗对这幅画的最初构想。
当 Erdmann 开始制定他的计划时，他最有力的数据点是 Gerrit Lundens 的 17 世纪缩小复制品，Gerrit Lundens 是一位以忠实地复制古代大师而闻名的画家，其中包括目前失踪的伦勃朗部分。Erdmann 的设计使用了一系列三个神经网络。对于第一个，他在两幅画中绘制了视觉匹配点。并排看，缩放到相同的大小，很明显伦登夫妇忠实于伦勃朗。然而，当 Erdmann 在两幅画的数字叠加之间切换时，很明显副本中有多少失真和拉伸。这就是第二个网络的用武之地。它扭曲 Lundens 图像，在某些地方拉伸它并在其他地方压缩它，直到大部分空间失真消失。
因此，伦登和伦勃朗的关系非常密切。但这仍然是艺术家创作的两件具有自己风格的作品。纠正这需要第三步，Erdmann 称之为“将神经网络送到艺术学校”。通过称为反向传播的过程，网络学会了以伦勃朗的风格渲染伦登。它一次又一次地创建迭代，越来越近，直到达到稳定状态。这是一场完美的比赛吗？不，总会有损失，它可以接近的程度是有限的。
像所有新的一样技术、人工智能和机器学习引发了有关使用和道德的问题，包括涉及数十年历史的艺术品时。巴克内尔大学萨梅克艺术博物馆馆长理查德莱因哈特指出，与技术合作一直是为了确定我们与它的社会契约，但人工智能在某一方面可能是独一无二的。“到目前为止，技术社会合同是单方面决定的，但人工智能可能能够代表自己进行谈判，”他说。然而，技术一直是保护的核心，跨越材料科学、化学和色彩科学。“将人工智能融入其中可能预示着潜在的巨变，”莱因哈特补充道，“但将技术应用于艺术的概念是历史上公认的实践的一部分，自我批评是这些实践的健康组成部分。”
行业内的自我批评是艺术保护者 Fino-Radin 更希望看到的，但他们的担忧更深。他们对这项技术开辟的创造性途径感到兴奋，但又担心它与恢复和保护相混淆。Fino-Radin 说：“将 AI 称为‘修复’，任何暗示它就像让艺术品恢复生机的东西，都是用词不当，过于简单化了。” “这种作品属于所谓的数字艺术史领域。”
Smola 和 Wallner 意识到了这些批评，并煞费苦心地解释了 Klimt 项目的范围和局限性。“我们照原样使用照片是为了确保我们不会偏离原画太多，”Wallner 说。Erdmann 指出，他的重建背后的目标是让公众看到伦勃朗的原始作品是什么样子。“当我从 Lundens 复制品翻译成伦勃朗的风格时，人工智能没有能力将伦勃朗的生活和天才重新融入画中，”他强调说。“我不想那样做。我不想这样做。” 您今天在国立博物馆看到的是裁剪过的画作，是原版伦勃朗的所有遗迹。扩展作品的打印输出仅在 2021 年 6 月至 10 月期间临时展出，
Rinehart 将这两个项目视为人工智能如何在艺术界有效使用的宝贵案例研究。他并没有回避这项技术对未来的影响，而是希望每个人——策展人、保护者、博物馆和公众——更多地参与进来。“重要的是邀请公众沿着这个连续体关注博物馆，以便我们利用这些实例来学习更清楚地看到'真实'和'模拟'之间的细微差别和效用，”他说。
当技术为古老的谜团提供合理的答案时，它是否削弱了艺术或艺术家的光环？询问 Google Arts and Culture 的团队，他们的回答是直接而务实的“不”。如果有的话，他们相信他们的作品突出了教员绘画并加深了克里姆特周围的神秘感，克里姆特是一位革命性的画家，大多数人只通过他不那么叛逆的黄金阶段的作品而闻名。通过 Erdmann 的 AI 重建，人们可以看到伦勃朗对《守夜人》的原始动态视觉。当然，这种可视化损失的能力是一种净收益。
或许这一切都回到了光环上。AI可以填补很多艺术史的空白，但它无法再造杰作。什么都不能。“Aura 不会提供'真正的正宗原创'与'假造的'的二元选择，”莱因哈特说。享受就在一幅画前或在电脑屏幕上看它是可能的，但它们是不同的、分层的体验。重要的是我们看到它们时的感受。
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12月1日 
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