在画作线条的秘密中人工智能如何识破名家之笔
艺术界的一项新技术正在悄然改变我们对古代画作的理解。通过独特的算法和深度学习网络，这项技术能够准确地鉴别出不同画家的风格，从而揭开那些被隐藏了几百年的真实性。
Ian McClure，耶鲁大学美术馆的首席艺术管理员，他曾经提到：“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。” 为了达到这一目的，研究人员们已经开始使用各种方法，如追踪交易票据、展览记录，以及利用像粒子加速器、红外线光谱、气相色谱和辐射测定年代等技术来分析画布和颜料。
最近，一种新的方法正在受到关注，那就是使用人工智能。在美国罗格斯大学与荷兰艺术修复工作室合作的一个项目中，他们用到了300幅立体派大师毕加索、野兽派代表马蒂斯以及表现主义领军人物席勒的手稿来训练人工智能模型。这一模型可以检测画作真伪，并且据说其准确率高达80%。
这项研究基于20世纪Maurits Michel van Dantzig提出的理论，即通过分析不同的笔触重量和形状，可以识别出不同的画家。研究人员用一个深度学习网络分析了8万多个不同类型的笔触，并将它们归属给特定的艺术家。此外，他们还开发了一种机器学习算法，用以寻找这些特征，比如线条重量或形状，以此来验证作者身份。
虽然这一技术对于有明显线条的大部分作品来说非常有效，但对于缺乏明显线条的小型印象派或19世纪早期作品，它就变得更加棘手。然而，科学家们计划进一步扩展这一研究，将其应用于更广泛的情境下，使得人们能够更好地了解并欣赏历史上的伟大艺术作品。
