AI的审美标准是否与人类一致? | 广东省智能创新协会

发布日期:2019-06-23 10:00
人工智能在分析了超过10万幅画作之后,这张由人工智能选出来的最美画作不一定令人难忘。


这些来自维基艺术收藏品的100件艺术品在预测美学方面得分最高

无论是蒙娜丽莎微笑的神秘趣味还是莫奈画作的旋转柔和色彩,都有吸引观众的精美艺术品质,如飞蛾扑火。几个世纪以来一直吸引人们的这些作品是什么?研究人员现在正在使用机器学习算法来梳理这些错综复杂的东西,并探索美学,情感价值和美术可记忆性之间的关系。

Eva Cetinic是克罗地亚Rudjer Boskovic研究所的艺术爱好者和研究员。虽然她认为艺术在很多方面都是难以形容的,但她想通过探索机器学习如何量化艺术来挑战自己的观点。“人工智能的兴起迫使我们重新思考什么样的价值观是人类特有的,对艺术的理解对于这种调查来说是一个特别富有成效的游乐场,”她解释道。

首先,Cetinic和她的同事分析了来自WikiArt的100,000多张图片。他们的结果于6月5日在IEEE Access上发布,暗示了我们发现的美丽和迷人的共同主题。

研究人员采用了几种现有的模型,分别进行训练,分析照片的美学,感性价值和记忆性,并修改模型以更适用于美术。 然后,他们将模型的预测分数与其他研究中的人给出的分数进行比较,参与者根据美学质量,美观,颜色,内容和构图等因素评估美术作品。从那时起,研究人员选择了最符合每个类别人类偏好的预测模型。

通过选择能够密切反映人类偏好的模型,人工智能可能能够揭示影响人类艺术判断的微妙之处。


AI模型使用诸如这些的注意力图来预测绘画的美学分数(AestNet_3),情感分数(SentiNet_3)和记忆性分数(MemNet_3)

不出所料,选择用于分析美学的模型发现,大胆而强烈的绘画是最令人愉悦的,而昏暗和沉闷的绘画则不那么令人愉悦。但是,使艺术对AI眼睛更具吸引力的因素,例如色彩和谐(意味着颜色很好地融合在一起)和生动性,实际上与图像的感性价值负相关。因此,模特发现一个人对一件作品的情感反应与花朵和微笑的人更紧密地联系在一起,而不是颜色,而户外场景或悲伤或恐惧的面孔则不那么多愁善感。
也许反映人性,模特发现裸体特别难忘。有趣的是,抽象图像也被发现令人难忘,作者说这可能是由于我们认识到的物体不存在。因为我们很少遇到抽象绘画中看到的视觉刺激,所以图像可能比包含我们熟悉的物体的绘画更吸引观众的注意力。


这些来自维基艺术收藏品的100件艺术品在预期的可记忆性方面得分最高

那么所有这些因素如何相互关联呢?显然,美丽的画作不一定令人难忘。事实上,虽然模型的预测与被认为美学上令人愉悦的东西和被认为是多愁善感的东西之间存在相关性,但这两个因素都与绘画的可记忆性负相关。例如,抽象绘画令人难忘,但审美得分较低; 相比之下,风景令人赏心悦目,但并不令人难忘。

研究人员还分析了艺术家和时代的数据。具有讽刺意味的是,威廉·特纳(William Turner)是一位艺术家,他创造了最具视觉吸引力的作品,在可记忆性方面也得分最低。啊,成为一名艺术家的困境。

Cetinic指出,情感价值模型授予了这一子集中唯一的女艺术家Frida Kahlo,其得分明显高于其他艺术家。“这可能是因为Kahlo的画作经常包含模特学会识别为高度积极的特征,例如色彩鲜艳和鲜花,”她说。“然而,熟悉Kahlo作品的人类观察者知道她的画作中确实存在很多痛苦,而对特定图案的情感的浅薄理解无法理解她的艺术表现的情感复杂性。这是一个例子,显示了这种方法的当前局限性,但也为未来的研究指出了新的可能方向。”