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大數(shù)據(jù)文摘出品

來源：techxplore

編譯：張秋玥

藝術(shù)，作為時間與空間的沉淀，經(jīng)常被視為一場帶領(lǐng)現(xiàn)代人類回到過去一窺究竟的旅行，也是允許人們暫時逃避當(dāng)下的載具。

繪畫寶庫無窮無盡，因此來自不同時間或空間的藝術(shù)品之間的聯(lián)系常常會被忽略。即使是最有知識的藝術(shù)評論家，也無法閱覽跨越數(shù)千年時間的數(shù)百萬幅畫作，并在主題、基調(diào)和視覺風(fēng)格上找到意想不到的相似之處。

為了簡化此過程，麻省理工學(xué)院計算機(jī)科學(xué)與人工智能實驗室（CSAIL）和微軟的一組研究人員創(chuàng)建了一種算法，以發(fā)現(xiàn)大都會藝術(shù)博物館（the Met）與阿姆斯特丹國立博物館館藏繪畫之間的隱藏聯(lián)系。

受阿姆斯特丹國立博物館特別展覽“倫勃朗和貝拉克斯茲”的啟發(fā)，新的“MosAIc”系統(tǒng)通過使用深層網(wǎng)絡(luò)了解兩個圖像的近似程度，發(fā)現(xiàn)了來自不同文化、藝術(shù)家和媒介的成對（也即“類似”的）作品。

在那次展覽中，研究人員受到了一種看似并不可能但卻確實相似的匹配作品的啟發(fā)：弗朗西斯科·德·祖巴蘭（Francisco deZurbarán）的《圣塞拉皮翁難》和揚(yáng)·阿瑟林（Jan Asselijn）的《受威脅的天鵝》，這兩幅作品都描繪了深刻的利他主義場面，并擁有非常令人驚訝的視覺相似性。

一位來自CSAIL的博士生馬克·漢密爾頓（Mark Hamilton）說：“這兩位藝術(shù)家一生中沒有通信或彼此見面，但他們二者的畫作都擁有著豐富而相似的潛層結(jié)構(gòu)” 。漢密爾頓是有關(guān)“MosAIc”的論文的主要作者。

為了找到兩幅相似的畫作，該團(tuán)隊使用了一種新的圖像搜索算法來發(fā)現(xiàn)特定藝術(shù)家或文化的最接近匹配。例如，對于一項“哪種樂器最接近于此藍(lán)白色連衣裙繪畫”查詢，該算法檢索了藍(lán)白色瓷小提琴的圖像。這些作品不僅在樣式和形式上相似，而且源于荷蘭人和中國人之間更廣泛的瓷器文化交流。

漢密爾頓說：“圖像檢索系統(tǒng)使用戶能夠找到語義上與查詢圖像相似的圖像，充當(dāng)反向圖像搜索引擎和許多產(chǎn)品推薦引擎的基礎(chǔ)?！?/span>

“將圖像檢索系統(tǒng)限制為特定的圖像子集可以幫助對視覺世界中的關(guān)系產(chǎn)生新的見解。我們的目標(biāo)是鼓勵更高層次的與創(chuàng)造性藝術(shù)品的互動。”

用AI探索現(xiàn)有藝術(shù)?

對于許多人來說，藝術(shù)與科學(xué)水火不容：科學(xué)基于邏輯、推理和經(jīng)證實的真理，而藝術(shù)則基于情感、美學(xué)和美感。但是最近，人工智能和藝術(shù)出現(xiàn)了新的變化，在過去的十年中，這種變化變得越來越大。

比如說，從前，絕大多數(shù)的新研究集中于使用AI生成新藝術(shù)。有一個由麻省理工學(xué)院、NVIDIA和加州大學(xué)伯克利分校的研究人員開發(fā)的GauGAN項目就是一個例子。還有漢密爾頓曾經(jīng)參與過的GenStudio項目；甚至還有過一件AI生成的藝術(shù)品，被在蘇富比以51,000美元的價格售出。

但是，MosAIc的目的不是創(chuàng)造新藝術(shù)，而是幫助探索現(xiàn)有藝術(shù)。

谷歌的“X分離度”是一種類似的工具，可以找到將兩件藝術(shù)品聯(lián)系起來的藝術(shù)品路徑，但是MosAIc的不同之處在于，它僅需要一張圖片即可。它沒有找到路徑，而是發(fā)現(xiàn)用戶感興趣的任何文化或媒體中的聯(lián)系。

漢密爾頓（Hamilton）指出，建立他們的算法是一項艱巨的嘗試，因為他們希望找到不僅顏色或樣式相似，而且含義和主題相似的圖像。換句話說，他們希望狗與其他狗靠近，人們與其他人靠近，等等。為了實現(xiàn)這一目標(biāo)，他們在大都會博物館和國家博物館的開放訪問集合中，針對每個圖像探究了深層網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部“激活”。他們?nèi)绾闻袛鄨D像相似性，就是通常稱為“功能”的這種深層網(wǎng)絡(luò)“激活”之間的距離。

為了找到不同文化之間的相似圖像，該團(tuán)隊使用了一種新的圖像搜索數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，稱為“條件KNN樹”，該結(jié)構(gòu)將相似圖像組合成樹狀結(jié)構(gòu)。為了找到匹配的對象，他們從樹的“樹干”開始，然后跟隨最有希望的“分支”，直到他們確定找到最接近的圖像為止。通過允許樹快速將其自身“修剪”到特定的文化，藝術(shù)家或館藏，從而快速產(chǎn)生對新型查詢的答案，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)對其前身進(jìn)行了改進(jìn)。

漢密爾頓和他的同事感到驚訝的是，這種方法也可以用于幫助發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的深層網(wǎng)絡(luò)的問題，這些問題與最近涌現(xiàn)的deepfake有關(guān)。他們應(yīng)用此數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來查找概率模型（例如經(jīng)常用于創(chuàng)建深造品的生成對抗網(wǎng)絡(luò)）崩潰的區(qū)域。他們將這些有問題的區(qū)域稱為“盲點”，并指出它們使我們能夠洞悉GAN的偏見。這種盲點進(jìn)一步表明，即使大多數(shù)偽造品可以欺騙人類，GAN仍難以代表數(shù)據(jù)集的特定區(qū)域。

MosAIc到底有多快？

該團(tuán)隊評估了MosAIc的速度，以及它與人類對視覺類比的直覺之間的接近程度。

對于速度測試，他們希望確保其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)在通過快速，強(qiáng)力搜索簡單地搜索整個集合中提供價值。

為了了解系統(tǒng)與人類直覺的協(xié)調(diào)程度，他們制作并發(fā)布了兩個新的數(shù)據(jù)集，用于評估條件圖像檢索系統(tǒng)。一個數(shù)據(jù)集對算法提出了挑戰(zhàn)，即使使用神經(jīng)樣式轉(zhuǎn)移方法對其進(jìn)行“樣式化”后，也要查找具有相同內(nèi)容的圖像。第二個數(shù)據(jù)集挑戰(zhàn)了算法以恢復(fù)不同字體的英文字母。不到三分之二的時間，MosAIc能夠一次從5,000張圖像中猜測出正確的圖像。

漢密爾頓說：“展望未來，我們希望這項工作能激勵其他人思考信息檢索工具如何幫助其他領(lǐng)域，例如藝術(shù)，人文科學(xué)，社會科學(xué)和醫(yī)學(xué)?！?/span>

“這些領(lǐng)域充滿了從未被這些技術(shù)處理過的信息，可以為計算機(jī)科學(xué)家和領(lǐng)域?qū)＜規(guī)砭薮蟮撵`感。這項工作可以在新的數(shù)據(jù)集，新的查詢類型和新方式方面得到擴(kuò)展了解作品之間的聯(lián)系?！?/span>

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算法發(fā)現(xiàn)了大都會博物館畫作之間隱藏的關(guān)聯(lián)

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MosAIc到底有多快？

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