La IA no está descubriendo ningún misterio artístico

La gente tiende a regocijarse con la revelación de un secreto.

O, al menos, los medios de comunicación se han dado cuenta de que las noticias de “misterios resueltos” y “tesoros ocultos revelados” generan tráfico y clics.

Así que nunca me sorprende cuando veo que las revelaciones asistidas por IA sobre las obras de arte de famosos maestros se vuelven virales.

Solo durante el último año, encontré artículos que destacan cómo la inteligencia artificial recuperó una pintura “secreta” de un “amante perdido” del pintor italiano Modigliani, “Trajo a la vida” un “desnudo oculto de Picasso”, Las obras destruidas del pintor austriaco Gustav Klimt “resucitado” y Porciones “restauradas” de la pintura de Rembrandt de 1642 “La ronda de noche”.La lista continua.

Como historiador del arte, Me preocupa cada vez más la cobertura y circulación de estos proyectos.

En realidad, no han revelado un secreto ni han resuelto un solo misterio.

Lo que han hecho es generar historias positivas sobre la IA.

¿Estamos realmente aprendiendo algo nuevo?

Tome los informes sobre las pinturas de Modigliani y Picasso.

Estos fueron proyectos ejecutados por la misma empresa, Oxia Palus, que no fue fundada por historiadores del arte sino por estudiantes de doctorado en aprendizaje automático.

En ambos casos, Oxia Palus se basó en los rayos X tradicionales, la fluorescencia de rayos X y las imágenes infrarrojas que ya habían sido realizado y publicadoaños antes – trabajo que había revelado pinturas preliminares debajo de la capa visible en los lienzos de los artistas.

La empresa editó estas radiografías y los reconstituyó como nuevas obras de arte aplicando una técnica llamada “transferencia de estilo neuronal. ” Este es un término que suena sofisticado para un programa que divide las obras de arte en unidades extremadamente pequeñas, extrapola un estilo de ellas y luego promete recrear imágenes de otro contenido en ese mismo estilo.

Esencialmente, Oxia Palus cose nuevos trabajos a partir de lo que la máquina puede aprender de las imágenes de rayos X existentes y otras pinturas del mismo artista.

Pero fuera de flexionar la destreza de la IA, ¿hay algún valor, artístico e histórico, en lo que está haciendo la empresa?

Estas recreaciones no nos enseñan nada que no supiéramos sobre los artistas y sus métodos.

Los artistas pintan sobre sus obras todo el tiempo. Es tan común que los historiadores del arte y los conservadores tienen una palabra para describirlo: arrepentimiento. Ninguna de estas composiciones anteriores fue un huevo de Pascua depositado en la pintura para que los investigadores posteriores lo descubrieran. Las imágenes originales de rayos X fueron ciertamente valiosas porque ofreció información sobre los métodos de trabajo de los artistas.

Pero para mí, lo que están haciendo estos programas no es exactamente de interés periodístico desde la perspectiva de la historia del arte.

Las humanidades en soporte vital

Entonces, cuando veo que estas reproducciones atraen la atención de los medios, me parece que es una diplomacia suave para la IA, que muestra una aplicación “culta” de la tecnología en un momento en el que el escepticismo de su engaños, sesgos, y abusos Esta en lo alto.

Cuando la IA llama la atención por recuperar obras de arte perdidas, hace que la tecnología suene mucho menos aterradora que cuando acapara los titulares por crear falsificaciones profundas que falsifican el discurso de los políticos o por usar el reconocimiento facial para la vigilancia autoritaria.

Estos estudios y proyectos también parecen promover la idea de que los informáticos son más expertos en la investigación histórica que los historiadores del arte.

Durante años, los departamentos universitarios de humanidades se han visto gradualmente exprimidos de financiación, con más dinero canalizado a las ciencias. Con sus afirmaciones de objetividad y resultados empíricamente demostrables, las ciencias tienden a imponer un mayor respeto por parte de los organismos de financiación y del público, lo que ofrece un incentivo a los académicos de humanidades para que adopten métodos computacionales.

Historiadora del arte Claire Bishop criticó este desarrollo, señalando que cuando la informática se integra en las humanidades, “[t]los problemas teóricos quedan aplastados por el peso de los datos ”, lo que genera resultados profundamente simplistas.

En esencia, los historiadores del arte estudian las formas en que el arte puede ofrecer información sobre cómo la gente veía el mundo. Exploran cómo las obras de arte dieron forma a los mundos en los que fueron creadas y cómo influirían en las generaciones futuras.

Un algoritmo informático no puede realizar estas funciones.

Sin embargo, algunos académicos e instituciones se han dejado subsumir por las ciencias, adoptando sus métodos y asociándose con ellos en proyectos patrocinados.

Crítica literaria Barbara Herrnstein Smith ha advertido sobre ceder demasiado terreno a las ciencias. En su opinión, las ciencias y las humanidades no son los polos opuestos que a menudo se retratan públicamente. Pero esta representación ha sido en beneficio de las ciencias, apreciadas por su supuesta claridad y utilidad sobre la supuesta oscuridad e inutilidad de las humanidades. Al mismo tiempo, ella ha sugerido que los campos de estudio híbridos que fusionan las artes con las ciencias pueden conducir a avances que no habrían sido posibles si cada uno de ellos hubiera existido como una disciplina aislada.

Soy escéptico No porque dude de la utilidad de expandir y diversificar nuestra caja de herramientas; para estar seguro, algunos académicos que trabajan en humanidades digitales han adoptado métodos computacionales con sutileza y conciencia histórica para añadir matices o revertir narrativas arraigadas.

Pero mi sospecha persistente surge de la conciencia de cómo el apoyo público a las ciencias y el menosprecio de las humanidades significa que, en el esfuerzo por obtener financiación y aceptación, las humanidades perderán lo que las hace vitales. La sensibilidad del campo a la particularidad histórica y la diferencia cultural hace que la aplicación del mismo código a artefactos muy diversos sea completamente ilógica.

Qué absurdo pensar que las fotografías en blanco y negro de hace 100 años producirían colores de la misma manera que lo hacen las fotografías digitales ahora. Y sin embargo, esto es exactamente lo que Coloración asistida por IA lo hace.

Ese ejemplo en particular puede sonar como un pequeño reparo, seguro. Pero este esfuerzo por “traer eventos de vuelta a la vida”Habitualmente confunde las representaciones con la realidad. Agregar color no muestra las cosas como eran, sino que recrea lo que ya es una recreación, una fotografía, a nuestra propia imagen, ahora con el sello de aprobación de la informática.

El arte como juguete en el arenero de los científicos

Cerca de la conclusión de un artículo reciente dedicado al uso de la IA para desenredar las imágenes de rayos X de Jan y Hubert van Eyck “Retablo de Gante, ”Los matemáticos e ingenieros que lo escribieron se refieren a su método como basado en“ elegir ‘el mejor de todos los mundos posibles’ (tomando prestadas las palabras de Voltaire) tomando la primera salida de dos corridas separadas, difiriendo solo en el orden de las entradas. “

Tal vez si se hubieran familiarizado más con las humanidades, sabrían cuán satíricamente se referían esas palabras cuando Voltaire los usó para burlarse de un filósofo que creían que el sufrimiento desenfrenado y la injusticia eran parte del plan de Dios, que el mundo tal como era representaba lo mejor que podíamos esperar.

Quizás este “gotcha” sea barato. Pero ilustra el problema de que el arte y la historia se conviertan en juguetes en las cajas de arena de los científicos sin formación en humanidades.

Por lo menos, mi esperanza es que los periodistas y críticos que informan sobre estos desarrollos los vean con más escepticismo y alteren su encuadre.

En mi opinión, en lugar de enaltecer estos estudios como logros heroicos, los responsables de transmitir sus resultados al público deberían verlos como oportunidades para cuestionar qué están haciendo las ciencias computacionales cuando se apropian del estudio del arte. Y deberían preguntarse si algo de esto es para el bien de alguien o de algo que no sea la IA, sus defensores más entusiastas y aquellos que se benefician de ello.

Este artículo de Sonja Drimmer, Profesor Asociado de Arte Medieval, Universidad de Massachusetts Amherst se vuelve a publicar desde La conversación bajo una licencia Creative Commons. Leer el artículo original.


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