Sztuczna inteligencja jako tester autentyczności albo wielka sztuka okiem maszyny. AI człowieka nie zastąpi. Na razie

W mediach społecznościowych Zamku Królewskiego w Warszawie pojawił się post zachęcający internautów do zgłaszania pomysłów na wykorzystanie sztucznej inteligencji (AI) w muzealnej misji Zamku. Tekst opatrzono obrazami wygenerowanymi przez AI, których punktem wyjściowym był znajdujący się w zamkowych zbiorach obraz Rembrandta „Uczony przy pulpicie”. Tytułowy uczony w różnych wariantach AI pojawia się w otoczeniu nowych postaci i rekwizytów. Portret żydowskiego uczonego (na co wskazują m.in. charakterystyczne dla XVII-wiecznej Holandii elementy stroju) wymienia się jednym tchem z innym obrazem Rembrandta z polskich zbiorów – „Dziewczyną w ramie obrazu”. Do dziś nie wiadomo czy bohaterka portretu istniała naprawdę, czy była wytworem wyobraźni malarza. Jej zawadiacki uśmiech porównywany do uśmiechu Giocondy, sugestywnie namalowana dłoń „sięgająca poza ramę”, jak i bufiaste rękawy sukni i charakterystyczny kapelusz wyróżniają ją jednak z grona innych zamkowych dam. Jedna z teorii, które narosły wokół obrazu, głosi, że to córka uczonego. Oba dzieła w 1777 r. znalazły się w kolekcji Stanisława Augusta Poniatowskiego i oba po wielu perypetiach, już jako obiekty z kolekcji Lanckorońskich, przekazano muzeum historycznemu Zamku Królewskiego. Obrazy stały się przedmiotem badań historyków sztuki, w tym rembrandtologów z amsterdamskiego projektu Rembrandt Research Project (RRP – Komisji do Badań Twórczości Rembrandta) działającego od 1968 r. zespołu badawczego złożonego z chemików, konserwatorów i historyków sztuki, którzy postawili sobie za cel przebadanie obrazów Rembrandta za pomocą nowoczesnych technik i zweryfikowanie dotychczas przyjmowanych atrybucji. Weryfikacja autentyczności „warszawskich rembrandtów” przebiegała w trzech etapach i zakończyła się w 2006 r. ostatecznym uznaniem ich za dzieła wielkiego Holendra. Jak jednak bada się autentyczność danego obrazu?

– Ustalanie autentyczności dzieła sztuki to złożony proces. Najpierw następuje wizualna identyfikacja, porównania z innymi dziełami danego mistrza, takimi, które bezsprzecznie uważane za jego prace. Potrzebne są tu wiedza o poszczególnych etapach twórczości danego artysty oraz niemniej istotne „opatrzenie” – bezpośrednia znajomość możliwie jak największej liczby jego oryginalnych dzieł. Prócz tego poszukuje się w literaturze przedmiotu i w dokumentach związanych z artystą i jego kręgiem wszelkich informacji zdolnych potwierdzić lub zaprzeczyć atrybucji dzieła artyście. Wreszcie z pomocą przychodzą badania chemiczne warstwy malarskiej i podłoża, a także fotografie wykonywane w różnym spektrum światła, pozwalające zajrzeć „do środka” obrazu – wyjaśnia Alicja Jakubowska, kustosz Zamku Królewskiego w Warszawie.

Zespół Rembrandt Research Project, który poświadczył autentyczność dzieł Rembrandta z zamkowych zbiorów ma na swoim koncie wiele demaskacji rzekomych „rembrantów”. Dzieła artysty były opracowane i skatalogowane w trzech podstawowych publikacjach: Wilhelma von Bode i Cornelisa Hofstede de Groota (1896-1905), Abrahama Brediusa (1935) i Horsta Gersona (1968). W katalogu Brediusa liczbę autentycznych obrazów szacowano na 611, u Gersona było ich 411. Obecnie za autentyczne uznaje się ok. 350 obrazów. Wyniki prac RRP publikowano kolejno w tomach „A Corpus of Rembrandt Paintings”. Publikacje te wywołały sporo emocji, bowiem zawierały negację autentyczności wielu słynnych obrazów uchodzących za bezsporne dzieła Rembrandta, jak np. obrazu „Mężczyzna w złotym hełmie” ze zbiorów Gemäldegalerie Alte Meister w Berlinie. Tymczasem to będące dumą berlińskiego muzeum płótno jest najprawdopodobniej dziełem Johanna Ulricha Mayra, augsburskiego portrecisty i ucznia Rembrandta. Eksperci wskazują, że hełm ukazany na portrecie musiał wyjść spod ręki augsburskiego płatnerza, co uznano za jeden z linków prowadzących do Mayra. Obraz jest niewątpliwie wysokiej próby, ale nie wyszedł spod pędzla sławnego Holendra.

W 2005 r. na łamach dziennika „Die Welt” Stefan Koldehof pisał, że kiedy badacze Rembrandta przekraczają próg któregoś z muzeów, dyrektorzy wpadają w panikę, zdając sobie sprawę, że autentyczność ich dzieł może zostać zakwestionowana. Niepomyślne wieści dosięgły na przestrzeni lat nie tylko muzeum berlińskiego, ale i takich placówek jak Metropolitan Museum of Art w Nowym Jorku, Bührle-Stiftung w Zurychu czy National Gallery w Waszyngtonie. Z jednej strony można patrzeć na tego typu werdykty jako stratę dla placówki muzealnej, z drugiej – wiele muzeów na skutek zaskakującego werdyktu wzmocniło pion oceniania atrybucji swoich dzieł i zaczęło prześwietlać (dosłownie) swoje zbiory, co przyczyniło się do poszerzenia wiedzy na temat ich powstania i ewentualnych modyfikacji np. kiedy pod jednym portretem znajduje się inny, zamalowany z przyczyn wiadomych tylko twórcy. Bywa, że to wcześniejsza warstwa potwierdza autentyczność dzieła, w przypadku portretów Rembrandta też odnotowano takie przypadki. Niezależnie jednak od metody badania atrybucji danego dzieła, powodzenie całego procesu zależy od człowieka. Również od jego intuicji. O nieżyjącym już dziś (zmarł w sierpniu 2021 r.) historyku sztuki i kierowniku Rembrandt Reaserch Project Ernście van de Weteringu mówiono, że wystarczyłoby tylko, by zerknął na dany obraz, aby nabrać wątpliwości co do jego atrybucji. I wtedy zaczynał drążyć.

W 2016 r. zespoły holenderskich muzeów Mauritshuis i Rembranthuis, ze wsparciem Microsoft, ING i Delft University of Technology, stworzyły obraz w stylu charakterystycznym dla Rembrandta. Dzieło nosiło klasyczne znamiona pędzla holenderskiego mistrza, ale zostało zaprojektowane komputerowo i wydrukowane w drukarce 3D. Przy tworzeniu posiłkowano się danymi technicznymi dzieł Rembrandta – 346 zdigitalizowanymi obrazami. Efektem tego eksperymentu był portret stworzony przez algorytm. Obraz miał przedstawiać „białego mężczyznę w średnim wieku z zarostem, patrzącego na prawo, w czarnym odzieniu z białym kołnierzykiem i w kapeluszu”. Z zebranych danych udało się „wydestylować” typowy dla Rembrandta sposób malowania uszu, oczu, źrenic, ust, etc. Jeden z zaangażowanych w projekt ekspertów stwierdził, że dane zebrane ze wszystkich obrazów Rembrandta były dla zaangażowanych w eksperyment tym, czym dla Rembrandta były farby i pędzle – tworzywem oraz instrumentem. I faktycznie – portret scalony na bazie tych wskazówek do złudzenia przypominał oryginalne dzieła holenderskiego mistrza. Przy czym nie chodziło wyłącznie o tematykę, kolorystykę, specyficzne cechy poszczególnych części ciała, kompozycję, ale również fakturę – program komputerowy zaprzęgnięty do projektu odwzorował nawet rembrandtowskie pociągnięcia pędzlem. Tak wygenerowany obraz został wydrukowany w drukarce 3D przy użyciu techniki, która była w stanie odtworzyć obraz olejny. Całość wyglądała imponująco i robiła znacznie większe wrażenie na odbiorcach niż „zwykłe obrazy” wygenerowane przez algorytmy.

Osobną kwestią jest ocenianie autentyczności dzieł sztuki przy pomocy sztucznej inteligencji, co jest praktykowane już od kilku lat i zdobywa coraz większą popularność. Teoretycznie mrówczą pracę takich zespołów eksperckich jak Rembrandt Research Project można sprowadzić do analizy z użyciem sztucznej inteligencji. Teoretycznie.

Czy AI zastąpi eksperta na rynku dzieł sztuki? To rodzi pytania, nie odpowiedź – stwierdza marszand, Robert Swaczyński.

– Nie wiemy ostatecznie, w jakim stopniu rozwinięta jest technologia sztucznej inteligencji. Czy AI jest w stanie zbadać skład malatury, czas powstania płótna, jego włókna, zeskanować dzieło sztuki, użyć metody UV, która wykorzystuje obszar widma promieniowania elektromagnetycznego i rentgena? Czy pozna pochodzenie pigmentów i ich skład w obrazach Jana Vermeera czy Hieronima Boscha? Najważniejsze jednak to, czy sztuczna inteligencja posiada intuicję. Człowiek wydaje się jednak niezastąpiony w studiach nad autentycznością dzieł sztuki. Do lamusa odchodzi wiedza i edukacja, tutaj AI na pewno szybciej się uczy – dodaje ekspert i proponuje przeprowadzenie pewnej próby: – Ustawmy obok siebie dwie identyczne rzeźby. Przykładowo autorstwa Igora Mitoraja. Jeden oryginalny z papierowym certyfikatem, sygnowany przez artystę i drugi, odlany współcześnie. Jestem pewien, że fachowiec natychmiast wychwyci różnice. AI może mieć z tym problem, ponieważ wymiary, wzór oraz materiał, z którego zostały wykonane rzeźby będą identyczne, ale szczegóły i niuanse dzieła, np. patyna, sprawią trudności sztucznej inteligencji. Ale pamiętajmy, że AI szybko się uczy. A to zależy wyłącznie od człowieka – podsumowuje Robert Swaczyński.

Sięgając do niedawnego przypadku ze sprzecznymi werdyktami dwóch konkurencyjnych algorytmów AI wydanymi w odniesieniu do jednego dzieła sztuki, trudno nie zgodzić się z tą opinią. Sprawa dotyczyła dwóch Madonn, a konkretnie zagadkowego obrazu „de Brécy Tondo” i tego, czy jego autorem jest mistrz renesansu Rafael Santi. Obraz został w 1981 r. zakupiony przez biznesmena Georga Laster Winwarda, który wziął go za możliwą XIX-wieczną kopię „Madonny Sykstyńskiej”. Na początku 2023 r. model AI używany przez Uniwersytet Bradford w Wielkiej Brytanii potwierdził 95-procentowe podobieństwo Madonny Tondo i Madonny Sykstyńskiej. Wtedy obraz postanowili też zbadać eksperci ze szwajcarskiej firmy Art Recognition wyspecjalizowanej w autoryzacji dzieł sztuki i zrobili to przy użyciu własnego modelu AI.  Badacze na 85 proc. wykluczyli prawdopodobieństwo, że obraz jest dziełem Rafaela Santi. Sprzeczne werdykty zelektryzowały świat sztuki i postawiły pod znakiem zapytania wiarygodność oceny dzieł sztuki za pomocą AI. Na stronie internetowej Art Recognition eksperci odnieśli się do dyskrepancji między dwoma modelami AI – tym, którym posłużyli się brytyjscy badacze i swoim własnym. Wskazywano, że AI z Uniwersytetu Bradford skupia się na rozpoznawaniu twarzy, jest wytrenowana na danych dotyczących twarzy i może wskazywać na wysokie współrzędne podobieństwa między obrazami przedstawiającymi tę samą osobę, niezależnie od wariantów, tego, w którą stronę zwrócona jest twarz na obrazie, oświetlenia czy jakości dzieła. Zdaniem ekspertów z Art. Recognition sam program sprawdza się dobrze w rozpoznawaniu podobnych twarzy, ale nie został stworzony specjalnie do rozpoznawania autentyczności dzieł sztuki. W przeciwieństwie do modelu z Wysp, ten wykorzystywany przez Art Recognition ma zdolność rozpoznawania różnych elementów artystycznych – tj. pociągnięcia pędzla, chromatyki, rozmieszczenia obiektów. Szwajcarska firma podkreśla ponadto, że jej zespół składa się zarówno z historyków sztuki, jak i specjalistów od sztucznej inteligencji, a materiał treningowy, na którym uczą się maszyny, zawiera dzieła autentyczne i fałszywe, co ma pomóc modelom AI w lepszym odróżnianiu jednych od drugich. Tym samym Art Recognition sprowadziła przyczynę sprzecznych ocen obrazów Madonny do różnych założeń przyjętych przez oba modele AI, podkreślając jednocześnie stałą potrzebę zachowania transparentności i odpowiedzialności w stosowaniu AI w świecie sztuki.

Spór o to, kto wynalazł lepszy model rozpoznawania dział sztuki wcale się jednak nie zakończył. Na stronie Bradford University wciąż znajduje się szczegółowy artykuł o metodzie i wnioskach z badań nad obrazami Madonny z Dzieciątkiem. Stwierdza się w nim m.in., że „podobieństwo między Madonnami wynosi 97 procent, a Dzieciątkami 86 procent”. Warto zapoznać się z argumentami obu zespołów badawczych, mogą okazać się interesujące nie tylko dla koneserów sztuki. Modele AI wytrenowane do rozpoznawania twarzy znajdują bowiem zastosowanie nie tylko w badaniu sztuki, ale i w medycynie, gdzie roboty analizując wyraz twarzy pacjenta może stwierdzić w jakim jest stanie.

Przygotowała: Olga Doleśniak-Harczuk

28.12.23