在画作线条的秘密中人工智能揭开了艺术家的面纱
在画作线条的秘密中，人工智能揭开了艺术家的面纱。耶鲁大学美术馆的首席艺术管理员 Ian McClure 称：“有时候，我们不是在找赝品，只是在尝试确定一些物品的时间，以便确认它到底是什么。” 鉴别画作的手段，一部分可以通过画作的交易票据、展览记录来追寻其起源。另外也有用像粒子加速器、红外线光谱、气相色谱和辐射测定年代等技术，鉴别画布、颜料的材质跟时代是否相符。
最近被用得更多的是人工智能。最近，美国新泽西州的罗格斯大学跟荷兰的艺术修复和研究工作室合作，用人工智能技术来检测画作的真实性。研究员找来的培训数据是立体画派的大师毕加索、野兽派代表马蒂斯和表现主义的大师席勒，将他们的一些作品作为素描训练数据，将近 300 幅素描用于训练这个AI模型。在测试过程中，该模型能达到 80% 的准确度，这对于艺术界来说是一个令人瞩目的成就。
这项研究基于 Maurits Michel van Dantzig 在 20 世纪提出的理论，可以通过分析不同笔触对应到不同的画家，而这些笔触特征，如重量和形状，都能够反映出一个“典型格调”。例如，对于毕加索而言，他的一些素描中的笔触曲线角度和方向都有特定的模式。
根据论文，他们使用一个深度学习网络分析了这些素描中的8万种不同类型的手写笔触，并将它们与不同的名家联系起来。此后，他们还使用机器学习算法来识别这些手写特征，比如各种线条重量以及形状，以此判断一幅图像是否为某位著名艺术家的作品。但值得注意的是，这项技术目前主要适用于那些明显包含手绘或刻划元素（如绘图工具所留下的痕迹）的作品，对于没有明显笔触或印刷标记的地球科学涂鸦或者现代数字艺术等缺乏具体指引的情况则较难进行鉴定。
尽管如此，该团队计划进一步扩展这一方法至印象派及19世纪末期其他流派，以此推进科技与文化领域之间更紧密的人文关联。这不仅意味着我们可能会看到更多关于过去大师们创造力的新的发现，也预示着未来的科技革命可能彻底改变我们对古代美术作品认识的一个重要维度——即从视觉上的欣赏转变为更深层次理解其中背后的故事与历史背景。而随着这项技术不断发展，它也可能成为一种全新的门户，让我们穿越时空，与那些已经逝去的大师们共享同一片天地。
