El arte a través de los ojos de la IA

El arte a través de los ojos de la IA: Avances que están ayudando a comprender y reconstruir grandes obras
Además de las ciencias naturales, el campo de la historia del arte también ha vivido una auténtica revolución gracias a la inteligencia artificial. El aprendizaje automático y la visión por computadora están aportando nueva luz a la forma en que interpretamos nuestro patrimonio cultural, un ámbito tradicionalmente regido por métodos y análisis convencionales.

Durante décadas, los estudiosos del arte formados en métodos clásicos dudaron en adoptar el análisis computacional con el argumento de que era un enfoque demasiado simplista para capturar la complejidad y los matices de las obras de arte. Sin embargo, como se expone en el libro recientemente publicado “Pixels and Paintings” de David G. Stork, estamos siendo testigos de un rápido avance en los algoritmos de inteligencia artificial, que están demostrando su valor al arrojar nuevas perspectivas sobre pinturas y dibujos de bellas artes.

Las herramientas de inteligencia artificial están descubriendo cómo los artistas utilizaron su conocimiento de la ciencia de la óptica para transmitir luz y perspectiva en sus obras, analizando pinceladas, colores y estilos, revelando aspectos que a menudo escapan al ojo humano. Además, están recuperando la apariencia de obras de arte perdidas u ocultas e incluso calculando los “significados” de algunas pinturas, identificando símbolos y temas subyacentes.

La implementación de la inteligencia artificial en la historia del arte enfrenta sus desafíos, debido a la complejidad de las obras de arte, tanto en su composición como en sus materiales, además de conllevar muchos significados humanos que muchas veces confunden a los algoritmos. La mayoría de los historiadores del arte siguen confiando en su experiencia individual, respaldada por investigaciones en laboratorios, bibliotecas y sobre el terreno, para juzgar las técnicas de los artistas.

En este escenario, están aumentando las colaboraciones entre informáticos y expertos en arte, uniendo métodos computacionales y conocimientos tradicionales. Los primeros éxitos de este enfoque de "conocimiento asistido por computadora" se dividen en tres categorías: la automatización de los análisis convencionales "a simple vista", el procesamiento de sutilezas en imágenes que van más allá de la percepción humana normal y la introducción de nuevos enfoques y clases. de preguntas en la erudición artística.
Inteligencia artificial en el análisis del arte.

Al analizar vastos conjuntos de datos, la inteligencia artificial está proporcionando una nueva comprensión de las obras que trasciende épocas y estilos, abriendo puertas inexploradas en el mundo del arte, revelando matices y tendencias que, hasta ahora, permanecían ocultas incluso para los ojos más entrenados.

El análisis de pose, un elemento tan crucial en los retratos, ejemplifica el poder de esta nueva herramienta. Los artistas del Renacimiento, como sabemos, retrataron a figuras importantes de perfil, transmitiendo una innegable solemnidad y claridad. Por el contrario, los artistas primitivistas, como Henri Rousseau y Henri Matisse, prefirieron pintar a la gente corriente de frente, con un enfoque directo y sencillo.

La inteligencia artificial permite examinar estos estilos a escala monumental, con algoritmos de aprendizaje automático profundo capaces de analizar decenas de miles de retratos en cuestión de horas, una tarea que a un historiador del arte le llevaría años realizar manualmente. Más que simplemente identificar poses, estos sistemas de IA son capaces de inferir los ángulos y la orientación de los sujetos retratados, abriendo una ventana para comprender mejor sus intenciones y contextos.

Investigaciones recientes utilizando redes neuronales profundas han revelado conocimientos fascinantes, como, por ejemplo, un análisis de más de 20.000 retratos que permitió agrupar obras por época y movimiento artístico, ofreciendo sorpresas como la variación en la inclinación de rostros y cuerpos en uno mismo. -retratos, relacionados con la postura del artista, e incluso indicando si eran diestros o zurdos.

Estas herramientas de IA también están aportando nuevos conocimientos sobre composiciones de paisajes, combinaciones de colores, pinceladas y perspectivas de los principales movimientos artísticos con una precisión notablemente mejorada cuando se combinan con el conocimiento de los historiadores del arte sobre las normas sociales, las costumbres y los estilos artísticos.
La luz en las obras de arte.

El análisis artístico tradicional, realizado “a simple vista”, revela a menudo percepciones diversas entre los diferentes estudiosos, especialmente cuando se trata de aspectos como la iluminación de una obra de arte, que puede engañar incluso a los observadores más atentos.

Por ejemplo, el marcado contraste de luces y sombras (claroscuro, del italiano “claroscuro”) del pintor italiano del siglo XVI Caravaggio contrasta marcadamente con la iluminación plana y gráfica presente en las obras del artista norteamericano del siglo XX Alex. Katz. Este es un terreno fértil para la IA, que ofrece un enfoque más objetivo y preciso.

Los experimentos han demostrado que es difícil para el ojo humano estimar correctamente la dirección general o las inconsistencias de iluminación en una escena, pero las técnicas computacionales, por otro lado, superan estas limitaciones humanas.

Utilizando el patrón de brillo a lo largo de un contorno, algoritmos como “forma a partir del sombreado” y “contorno oclusivo” pueden inferir la dirección de la iluminación, una técnica que ya conocía Leonardo da Vinci en el siglo XV.

Un ejemplo emblemático de esta aplicación es el análisis de la obra “Meisje met de parel” (La joven de la perla), de Johannes Vermeer, fechada en 1665. El análisis computacional de los reflejos en los ojos de la niña, el reflejo en la perla y las sombras en el rostro revelan una comprensión más completa de la iluminación de la escena, resaltando la extraordinaria consistencia de Vermeer y sugiriendo que la pintura fue ejecutada con un modelo vivo.

Estos métodos avanzados también se aplican a obras de artistas como el surrealista belga René Magritte, donde pueden identificar inconsistencias intencionales en la iluminación. Es más, estas técnicas han ayudado a desmitificar teorías audaces sobre el arte, como la hipótesis del artista británico David Hockney de 2000, que sugería que pintores como Jan van Eyck utilizaban en secreto proyecciones ópticas en sus obras. Los análisis computacionales, como el análisis de contornos oclusivos y el trazado de rayos ópticos, han refutado esta teoría de manera más concluyente que los métodos tradicionales de la historia del arte.
Reconstruyendo obras maestras

A través de métodos computacionales avanzados, asistimos a la resurrección digital de tesoros culturales que, hasta hace poco, se consideraban irremediablemente perdidos.

Un ejemplo llamativo del impacto revolucionario de la inteligencia artificial en la recuperación de obras de arte perdidas es el caso de “Dos luchadores” de Vincent van Gogh, obra anterior a 1886, mencionada en sus cartas y redescubierta en 2012 a través de imágenes de rayos X. . o radiación infrarroja debajo de otra pintura. Este no es un caso aislado. La IA está desempeñando un papel crucial en la reconstrucción de obras como “Medicina” de Gustav Klimt, perdida en la Segunda Guerra Mundial, mediante el análisis de bocetos y fotografías preparatorias.

Quizás uno de los ejemplos más impresionantes sea la recuperación digital de partes perdidas de “La ronda de noche” de Rembrandt (en holandés: “De Nachtwacht”), originalmente cortadas para adaptarse a un espacio específico del Ayuntamiento de Ámsterdam. Utilizando una copia al óleo sobre tabla de roble, de Gerrit Lundens, la inteligencia artificial identificó cómo esta copia se desviaba ligeramente del original y, “corrigiéndola”, fue posible recrear las partes que faltaban en el original.

Estos avances ilustran una verdad fundamental: para que la inteligencia artificial alcance su máximo potencial en los estudios de arte, es esencial tener acceso a inmensos conjuntos de datos y potencia informática, y por eso los museos de todo el mundo están contribuyendo a esta causa, produciendo cada vez más imágenes. e información sobre arte disponible en línea.

El futuro de la inteligencia artificial en el campo de la historia del arte promete ser una fusión de tecnología y tradición, donde cada gran obra de arte, junto con innumerables obras menos conocidas, estará disponible para su análisis en alta resolución y en espectros electromagnéticos ampliados.

Así como las herramientas de IA generativa como ChatGPT y Dall-E se entrenaron con datos casi inimaginables, los futuros conjuntos de datos utilizados para el análisis de arte serán aún mayores y más completos.

El desafío de recuperar obras de arte perdidas, destruidas por incendios, inundaciones, terremotos o guerras, se ve ahora como un problema de recuperación e integración de información, un enfoque que no sólo revive obras de arte perdidas sino que también enriquece nuestro patrimonio cultural global, que fue empobrecido y desfalcado por estas pérdidas.

Los estudios de arte a lo largo de los siglos siempre han estado impulsados por la introducción de nuevas herramientas, y ahora la inteligencia artificial se posiciona como el próximo gran paso en este campo. Con la ayuda de estas tecnologías emergentes, estamos redescubriendo y reconstruyendo piezas de nuestro pasado de maneras que antes eran imposibles, abriendo nuevos horizontes para la apreciación y el análisis del arte.
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