द नेक्स्ट रेम्ब्रांट, डेटा से उत्पन्न पोर्ट्रेट और 2016 में राहत में मुद्रित
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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और रेम्ब्रांट

खोए हुए हिस्सों का पुनर्निर्माण, एट्रिब्यूशन सहायता, छवि निर्माण और जोखिम: एल्गोरिदम वास्तव में एक मास्टर से क्या सीख सकते हैं जिनकी मृत्यु 1669 में हुई थी।

द नेक्स्ट रेम्ब्रांट से लेकर ऑपरेशन नाइट वॉच तक · उपयोग, साक्ष्य, सीमाएं और पारदर्शिता

तत्काल प्रतिक्रिया

कृत्रिम बुद्धिमत्ता छवियों के बड़े सेटों की तुलना कर सकती है, एक मूल की एक प्रति को समेट सकती है, डिजिटल रूप से एक खोए हुए हिस्से का पुनर्निर्माण कर सकती है या नियमित रूप से स्पॉट कर सकती है जो मैन्युअल रूप से मापने में मुश्किल नहीं है "समझ" फिर भी न तो रेम्ब्रांट और न ही उनके इरादे, और यह संभाव्यता को एट्रिब्यूशन में नहीं बदलता है एक पुनर्निर्माण को संरक्षित कार्य से अलग किया जाना चाहिए; एक उत्पन्न छवि की सूचना दी जानी चाहिए; एक विशेषज्ञता पर आधारित रहना चाहिए भौतिक वस्तु, उद्गम और मानवीय निर्णय।

2016अगला रेम्ब्रांट पेश करना
2019ऑपरेशन नाइट वॉच का शुभारंभ
1715ला रोंडे डे नुइट की कटिंग
3 उपयोगपुनर्निर्माण करें, तुलना करें, उत्पन्न करें

तीन उपयोग जिन्हें भ्रमित नहीं किया जाना चाहिए

प्रलेखित पुनर्निर्माण

एल्गोरिदम एक ऐतिहासिक स्रोत को संरेखित करता है - उदाहरण के लिए गेरिट लुंडेंस की प्रति - वर्तमान मूल के साथ और लापता भागों को पैमाने, पैलेट और बनावट में अनुवाद करने में मदद करता है चित्र। परिणाम काल्पनिक और प्रतिवर्ती रहता है।

विश्लेषण सहायता

मॉडल ब्रशस्ट्रोक को वर्गीकृत कर सकते हैं, पैटर्न, सेगमेंट पिगमेंट या स्पॉट समानता की तुलना कर सकते हैं वे सहसंबंध प्रदान करते हैं जो शोधकर्ताओं को ऑब्जेक्ट पर जांचना चाहिए।

शैलीगत पीढ़ी

एक प्रणाली "के तरीके से" एक नई छवि का उत्पादन करने के लिए सीखा विशेषताओं को जोड़ती है यह किसी भी प्रमाणित खोए हुए काम का पुनर्निर्माण नहीं करता है और कलाकार द्वारा एक मूल नहीं बनाता है।

केस स्टडी 1

अगला रेम्ब्रांट: डेटा का एक चित्र

2016 में प्रस्तुत किया गया, अगला रेम्ब्रांट आईएनजी, माइक्रोसॉफ्ट, टीयू डेल्फ़्ट और सांस्कृतिक और रचनात्मक दुनिया के भागीदारों को एक साथ लाने वाली परियोजना के हिस्से के रूप में निर्मित एक काल्पनिक चित्र है रेम्ब्रांट के लिए जिम्मेदार चित्रों की छवियों की पहचान करने के लिए उनका विश्लेषण किया गया था विषय, मुद्रा, चेहरे की ज्यामिति, रंग और प्रकाश के स्थिरांक प्रणाली के परिणामस्वरूप एक दाढ़ी वाले आदमी, टोपी पहने हुए, अंधेरे में कपड़े पहने हुए और सही का सामना करना पड़ा।

की अनियमित सतह को उजागर करने के लिए अंतिम छवि को राहत में मुद्रित किया गया था चित्रकला। इसलिए वस्तु न तो रेम्ब्रांट तेल है और न ही उसकी प्रति है चित्र मौजूदा, न ही एक विश्वसनीय भविष्यवाणी कि उसने क्या चित्रित किया होगा माइक्रोसॉफ्ट ने सावधानीपूर्वक इसे डेटा के रचनात्मक दृश्य के रूप में वर्णित किया, न कि एक काम के रूप में जो रेम्ब्रांट ने आवश्यक रूप से किया होगा।

इसकी ताकत वैचारिक है: यह एक कॉर्पस के औसत और विकल्पों को दृश्यमान बनाता है उसकी कमजोरी बिल्कुल वही है रेम्ब्रांट ने सांख्यिकीय औसत पेंट नहीं किया; उन्होंने एक आदेश, एक मॉडल, एक समर्थन, एक स्थिति और क्रमिक निर्णयों का जवाब दिया।

रेम्ब्रांट, सेल्फ-पोर्ट्रेट, 1660, मेट्रोपॉलिटन म्यूज़ियम ऑफ़ आर्ट
की तरह एक देर से मूलआत्म चित्र 1660 से एक भौतिक इतिहास और निर्णय सामने आते हैं जिन्हें सांख्यिकीय संश्लेषण पुन: उत्पन्न नहीं कर सकता है।

एक मशीन "रेम्ब्रांट शैली" कैसे बनाती है?

कोष बनाएँ

छवियों और मेटाडेटा का चयन करें गुणवत्ता तुरंत चुने गए गुणों, तस्वीरों, पुनर्स्थापना और अवधि की विविधता पर निर्भर करती है।

नियमितता मापें

चेहरे, अभिविन्यास, ज्यामितीय संबंधों, प्रकाश के क्षेत्रों, रंगों या बनावट की पहचान करें मॉडल छवियों को संख्याओं और संबंधों में बदल देता है।

एक संश्लेषण उत्पन्न करें

इकट्ठा या सीखा संभावनाओं के अनुरूप एक नया विन्यास उत्पन्न परिणाम में कॉर्पस में आम है और अधिक संभावना हो जाती है।

छवि को मूर्त रूप दें

फ़ाइल को प्रिंट या पेंट करें द नेक्स्ट रेम्ब्रांट में, एक राहत प्रिंट ने बिना एक बने इम्पैस्टो को जगाने की मांग की चित्रकला इतिहास।

रेम्ब्रांट, बिखरे बालों वाला सेल्फ-पोर्ट्रेट, लगभग 1628, रिज्क्सम्यूजियम
युवा रेम्ब्रांट छाया, अपूर्णता और अनियमितता का उपयोग करते हैं: इतने सारे विकल्प जिन्हें एक हस्ताक्षर तक कम करना मुश्किल है।

कॉर्पस पूर्वाग्रह

यदि खराब जिम्मेदार कार्यों, प्रतियों या अत्यधिक सुधारे गए तस्वीरों को डेटा में प्रवेश किया जाता है, तो मॉडल भी उनकी विशेषताओं को सीखता है यदि कॉर्पस १६३० के दशक से चित्रों का पक्ष लेता है, तो यह इस क्षण को प्रस्तुत करने का जोखिम उठाता है रेम्ब्रांट की "द" शैली की तरह और लीडेन के युवा चित्रकार, उत्कीर्णक या देर से चित्रों को कम करने के लिए।

इसलिए एट्रिब्यूशन का इतिहास एक तकनीकी निर्भरता बन जाता है एक डेटाबेस कभी तटस्थ नहीं होता है: यह अनुसंधान, बहिष्करण, उपलब्ध प्रारूपों और मानव विकल्पों की स्थिति को दर्शाता है कैटलॉग का संशोधन द्वारा रेम्ब्रांट रिसर्च प्रोजेक्ट विशेष रूप से बताता है कि कॉर्पस सीमा बहुत बदल गई है।

केस स्टडी 2

नाइट वॉच अपने खोए हुए किनारों को ढूंढती है

1715 में, द नाइट वॉच एम्स्टर्डम सिटी हॉल में एक नए स्थान में प्रवेश करने के लिए काटा गया था हटाए गए टेप नहीं मिले हैं इस काटने से पहले गेरिट लुंडेंस द्वारा चित्रित एक छोटी सी प्रति, हालांकि, पूरी रचना को बरकरार रखती है।

ऑपरेशन नाइट वॉच के हिस्से के रूप में, रिज्क्सम्यूजियम ने कॉपी और मूल को एक साथ लाने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग किया दो वस्तुओं के अनुपात, विकृतियां और चित्रात्मक तरीके अलग-अलग हैं एल्गोरिथ्म ने मदद की रेम्ब्रांट के कैनवास के पैमाने और रंगीन उपस्थिति के लिए लुंडेंस की जानकारी को स्थानांतरित करें पुनर्निर्मित क्षेत्रों को फिर पैनलों पर मुद्रित किया गया और अस्थायी रूप से चारों ओर रखा गया चित्र.

यह ऑपरेशन भौतिक रूप से खोए हुए हिस्सों को बहाल नहीं करता है और रेम्ब्रांट के हर ब्रशस्ट्रोक को बहाल करने का दावा नहीं करता है यह एक दस्तावेज विज़ुअलाइज़ेशन प्रदान करता है जिससे हमें प्रारंभिक संतुलन का अध्ययन करने की अनुमति मिलती है: मुख्य अधिकारी अधिक ऑफ-सेंटर दिखाई देते हैं, तीन आंकड़े बाईं ओर लौटते हैं और स्थान अधिक गतिशील लगता है।

गायब हिस्सों वाली नाइट वॉच को कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करके पुनर्निर्मित किया गया
2021 में प्रस्तुत पुनर्निर्माण: परिवर्धन मूल को घेरता है और पुनर्स्थापन के रूप में पहचाने जाने योग्य रहना चाहिए।
रेम्ब्रांट, द नाइट वॉच, 1642, रिज्क्सम्यूजियम, वर्तमान स्थिति
मूल वस्तु संरक्षित: 1642 का कैनवास, 1715 में इसके चारों तरफ की पट्टियों को काट दिया गया।
गेरिट लुंडेंस, काटने से पहले ला रोंडे डे नुइट की पुरानी प्रति
दस्तावेजी स्रोत: प्रतिलिपि का श्रेय गेरिट लुंडेंस को दिया गया, जो कटौती से पहले की संरचना को दर्शाता है।
रिज्क्सम्यूजियम में ऑपरेशन नाइट वॉच के दौरान तकनीशियन द नाइट वॉच को स्कैन कर रहे थे
डिजिटलीकरण अत्यंत विस्तृत डेटा प्रदान करता है, लेकिन व्याख्या विशेषज्ञों द्वारा की जाती है चित्र.
छवि से पदार्थ तक

एआई अकेले किसी की जांच नहीं करता है चित्र

एक विशेषता का अध्ययन करने के लिए, शोधकर्ता खुद को एक दृश्य तस्वीर तक सीमित नहीं करते हैं वे रेडियोग्राफी, इन्फ्रारेड रिफ्लेक्टोग्राफी, एक्स-रे मैक्रो-फ्लोरेसेंस, माइक्रोस्कोपी, नमूना विश्लेषण, डेंड्रोक्रोनोलॉजी और अध्ययन को जोड़ते हैं उद्गम ये डेटा गहराई, रासायनिक तत्वों और कार्य चरणों का वर्णन करते हैं जो अंतिम छवि नहीं दिखाती है।

मशीन लर्निंग इन मानचित्रों को विभाजित करने, कई तौर-तरीकों को संरेखित करने या सैकड़ों क्षेत्रों की तुलना करने में मदद कर सकती है। लेकिन कार्य-कारण व्याख्या से संबंधित है: एक सामान्य रंगद्रव्य हाथ को निर्दिष्ट नहीं करता है; एक क्वार्ट्ज पृष्ठभूमि रेम्ब्रांट को साबित किए बिना 1642 के बाद कार्यशाला की रिपोर्ट कर सकते हैं; एक साझा कैनवास पैटर्न एक ही स्क्रॉल को इंगित करता है, जरूरी नहीं कि एक ही चित्रकार हो।

क्या एआई एक असाइन कर सकता है चित्र रेम्ब्रांट को?

परिणाम का प्रकार वास्तविक उपयोगिता आवश्यक सीमा मानवीय निर्णय की आवश्यकता
समानता स्कोर एक बड़े कोष में उम्मीदवारों या विसंगतियों की पहचान करें दृश्य समानता <TAG2> हाथ की पहचान समय, विषय, समर्थन और राज्य की तुलना करें
कुंजी वर्गीकरण अभिविन्यास, बनावट या लय को मापें पुनर्स्थापना, प्रतिलिपि और फोटोग्राफी सिग्नल को संशोधित करती है मूल सतह और परतों की जांच करें
वर्णक पहचान एमए-एक्सआरएफ कार्ड को विभाजित करें और संरचना प्रकट करें कार्यशाला में सामग्री प्रसारित हो रही थी स्ट्रैटिग्राफी और संदर्भ की व्याख्या करें
कैनवास पत्राचार स्वचालित रूप से थ्रेड पैटर्न की तुलना करें एक ही रोलर का मतलब एक ही पेंटर नहीं है खरीदारी और समयरेखा का पुनर्निर्माण करें
हस्ताक्षर विश्लेषण आकार और स्थान की तुलना करें एक कॉपी किया गया हस्ताक्षर आश्वस्त करने वाला हो सकता है में इसके भौतिक एकीकरण की जाँच करें चित्रकला
समग्र भविष्यवाणी कई चरों का संश्लेषण करें स्कोर को डेटा से त्रुटियाँ और पूर्वाग्रह विरासत में मिलते हैं साक्ष्य, अनिश्चितताएँ और विकल्प प्रकाशित करें

कला इतिहास और जनता के लिए सात जोखिम

१ मिथ्या निश्चितता

"९२% रेम्ब्रांट" जैसा प्रतिशत सटीक लगता है, लेकिन प्रोटोकॉल, कॉर्पस, त्रुटि दर और कार्यशाला के साथ तुलना के बिना कुछ भी नहीं कहता है।

2। वृत्ताकार कोष

मॉडल मानव गुण सीखता है और फिर उन्हें पुष्टि करने के लिए प्रकट होता है यह स्वतंत्र प्रमाण प्रदान किए बिना सर्वसम्मति को पुन: पेश कर सकता है।

३ शैली एक औसत करने के लिए कम हो गया

विलक्षणताओं, विरामों और अवधि परिवर्तनों को सबसे अधिक बार होने वाली विशेषताओं के पक्ष में सुचारू किया जाता है।

४ दृश्य भ्रम

एक आकर्षक पुनर्निर्माण बिना कैप्शन के प्रसारित होता है और अंततः इसे मूल या पाए गए कार्य की तस्वीर समझ लिया जाता है।

५ नकली डॉक्यूमेंट्री

सिंथेटिक अभिलेखागार से छवियां, प्रमाण पत्र, टिकटें, उद्गम और तस्वीरें एक सुसंगत लेकिन अस्तित्वहीन कहानी बना सकती हैं।

6। पदार्थ का अवमूल्यन

स्क्रीन पैटर्न का पक्ष लेती है हालांकि, एट्रिब्यूशन रिवर्स, समर्थन, तैयारी, दरारें और परतों पर भी निर्भर करता है।

7. अपारदर्शिता

एक मालिकाना मॉडल हमें उस डेटा, मानदंड और त्रुटियों को जानने से रोक सकता है जिसने इसकी रैंकिंग उत्पन्न की।

तीन करीबी छवियाँ, तीन विरोधी स्थितियाँ

स्थापित तथ्य और व्याख्याएँ

स्रोत क्या स्थापित करते हैं

  • द नेक्स्ट रेम्ब्रांट 2016 की डेटा-संचालित, उभरा हुआ-मुद्रित रचना है।
  • माइक्रोसॉफ्ट इसे एक के रूप में प्रस्तुत नहीं करता है चित्र जिसे रेम्ब्रांट ने आवश्यक रूप से चित्रित किया होगा।
  • रिज्क्सम्यूजियम ने एआई की मदद से लुंडेंस की कॉपी से द नाइट वॉच के खोए हुए टेप का पुनर्निर्माण किया।
  • परिवर्धन अलग-अलग पैनलों पर मुद्रित किए गए थे, मूल पर चित्रित नहीं किए गए थे।
  • ऑपरेशन नाइट वॉच उन्नत इमेजिंग, माइक्रोस्कोपी और हार्डवेयर विशेषज्ञता को जोड़ती है।

रह जाती है व्याख्या

  • खोए हुए हिस्सों में रंगों और चाबियों की सटीक निष्ठा।
  • रेम्ब्रांट ने अपनी शैली में उत्पन्न छवि के बारे में क्या सोचा होगा।
  • एक मॉडल की शिक्षक को उसके सभी छात्रों से स्थायी रूप से अलग करने की क्षमता।
  • एल्गोरिथम संश्लेषण का स्वायत्त कलात्मक मूल्य।
  • सार्वजनिक आवंटन को संशोधित करने के लिए विश्वास सीमा पर्याप्त है।

"एआई पुनर्निर्मित" छवि कैसे पढ़ें

लक्ष्य को पहचानें

क्या यह एक सिद्ध भाग दिखा रहा है, एक परिकल्पना का परीक्षण कर रहा है, वस्तुतः एक रंग बहाल कर रहा है या स्वतंत्र रूप से बना रहा है?

सूत्रों का पता लगाएं

कौन से दस्तावेज़, स्कैन और कार्य सिस्टम को संचालित करते हैं? एक ठोस पुनर्निर्माण हमें डेटा का पता लगाने की अनुमति देता है।

सीमाएं देखें

क्या आविष्कृत क्षेत्रों की सूचना दी गई है? क्या विकल्प, त्रुटि की संभावना और मानवीय विकल्पों की व्याख्या की गई है?

स्टेटस अलग रखें

मूल, ऐतिहासिक प्रतिलिपि, पुनर्निर्माण और पीढ़ी को दृश्य और मौखिक रूप से अलग रहना चाहिए।

सिमुलैक्रम से पहले का मामला

स्पष्ट रूप से नामित कार्यों और विशेषताओं के साथ रेम्ब्रांट का अन्वेषण करें

एक प्रतिकृति हाथ से चित्रित एक ऐतिहासिक काम के आधार पर एक समकालीन रचना है यह रचना, प्रकाश और पैलेट को व्यक्त कर सकता है, लेकिन यह या तो संग्रहालय के मूल या इसके भौतिक इतिहास को प्रतिस्थापित नहीं करता है दुकान के शीर्षक रेम्ब्रांट, कार्यशाला, सर्कल और कॉपी को अलग करते हैं।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

क्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने एक वास्तविक रेम्ब्रांट बनाया?

नहीं अगला रेम्ब्रांट एक समकालीन रचना है जो डेटा से निर्मित है और राहत में मुद्रित है यह रेम्ब्रांट का काम नहीं है।

क्या एआई ने द नाइट वॉच को बहाल कर दिया है?

उसने खोए हुए स्ट्रिप्स को नेत्रहीन पुनर्निर्माण में मदद की अलग-अलग पैनलों पर परिवर्धन मुद्रित किए गए थे और अस्थायी रूप से मूल के चारों ओर रखे गए थे, कैनवास को संशोधित किए बिना।

खोये हुए हिस्सों को हम कैसे जानें?

मुख्य रूप से गेरिट लुंडेंस की एक छोटी पुरानी प्रति के लिए धन्यवाद, जो 1715 में काटने से पहले बनाई गई थी।

क्या एआई अपने दम पर एक रेम्ब्रांट को प्रमाणित कर सकता है?

नहीं, यह तुलना और संभावनाएं प्रदान कर सकता है, लेकिन एट्रिब्यूशन के लिए कई विशेषज्ञों द्वारा सामग्री, ऐतिहासिक और शैलीगत अध्ययन की आवश्यकता होती है।

समानता स्कोर अपर्याप्त क्यों है?

छात्रों, नकल करने वालों और नकल करने वालों ने सटीक रूप से उन लक्षणों को साझा किया जो मॉडल सीखता है एक मजबूत समानता स्वचालित रूप से हाथों को अलग नहीं करती है।

क्या वैज्ञानिक विश्लेषण कृत्रिम बुद्धिमत्ता हैं?

जरूरी नहीं कि एक्स-रे, इन्फ्रारेड, एमए-एक्सआरएफ या डेंड्रोक्रोनोलॉजी डेटा का उत्पादन करते हैं; एआई उन्हें संसाधित करने में मदद कर सकता है, लेकिन ये तकनीकें स्वतंत्र रूप से मौजूद हैं।

कला बाजार के लिए मुख्य जोखिम क्या है?

अपारदर्शी स्कोर में अति आत्मविश्वास के साथ-साथ लगातार नकली दृश्यों और नकली उद्गमों का तेजी से निर्माण।

क्या डिजिटल पुनर्निर्माण की सूचना दी जानी चाहिए?

हाँ। जनता को संरक्षित मूल, प्रलेखित क्षेत्रों, मान्यताओं और उत्पन्न तत्वों को तुरंत अलग करने में सक्षम होना चाहिए।

क्या एआई रेस्तरां मालिकों की मदद कर सकता है?

हां, विशेष रूप से छवियों को संरेखित करने, वैज्ञानिक मानचित्रों को विभाजित करने, परिकल्पनाओं की कल्पना करने और बड़ी मात्रा में डेटा की तुलना करने के लिए प्रसंस्करण निर्णय मानव रहता है।

मुख्य स्रोत

तकनीकों और परियोजनाओं को प्रकाशन के समय उपलब्ध संस्थागत स्रोतों के अनुसार वर्णित किया गया है एक डिजिटल पुनर्निर्माण एक दस्तावेज परिकल्पना है, कभी भी मूल भाग नहीं मिला।

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