Un sistema di intelligenza artificiale ha rilevato come il Sansone e Dalila di Rubens custodito presso la National Gallery di Londra non sia autentico, confermando le perplessità che i critici avanzavano da diverso tempo. Le AI sono sempre più presenti nel mondo dell’arte, nella creazione, nel restauro e nelle verifiche di autenticità.
TAKEAWAY
- Secondo un sistema di intelligenza artificiale sviluppato da Art Recognition, il Sansone e Dalila di Rubens non sarebbe autentico.
- I sistemi AI utilizzano tecniche di deep learning per esaminare e oggettivare le caratteristiche dei dipinti, ai fini di poterli confrontare su una base numerica.
- Oltre alle verifiche di autenticità, le tecnologie di intelligenza artificiale vengono usate nel mondo dell’arte sia per la creazione di nuove opere che per il restauro conservativo.
La corretta attribuzione delle opere è uno dei temi centrali attorno cui ruota il mercato dell’arte, dal momento che le cifre in ballo si fanno via via sempre più esorbitanti. Grazie alle tecnologie di image recognition, l’intelligenza artificiale ha saputo produrre nel mondo dell’arte preziosi strumenti per supportare la valutazione dell’autenticità di centinaia di dipinti appartenenti ad artisti di varie epoche.
Il caso del Sansone e Dalila di Rubens ha saputo attirare l’attenzione globale dei media e aprire un fervente quanto proficuo dibattito sul ruolo delle tecnologie in un mondo in cui creatività e business lasciano sempre meno spazio all’immaginazione, a tutto vantaggio del portafoglio.
Intelligenza artificiale e mondo dell’arte: l’AI smentisce l’attribuzione di un celebre Rubens alla National Gallery di Londra
Tra le principali notizie riecheggiate nell’attenzione degli appassionati e degli investitori del mondo dell’arte in questo 2021 vi è il fatto che un’indagine strumentale svolta con tecnologie basate sull’intelligenza artificiale ha dichiarato che il Sansone e Dalila di Peter Paul Rubens, di proprietà della National Gallery di Londra, è al 91,78% un falso, non attribuibile al pittore fiammingo, contrariamente a quanto sostiene la perizia originale svolta nel lontano 1929 da Ludwig Burchard.
I dubbi in merito all’attribuzione del dipinto erano in realtà molti e noti da tempo, sin dai giorni in cui la National Gallery si aggiudicò l’asta di Christie’s per aggiungere il Sansone e Dalila alla propria collezione per l’allora cifra record di 2.5 milioni di sterline. Era il 1980. Secondo molti critici e studiosi dell’opera di Rubens, si tratterebbe infatti di una copia risalente alla prima metà del Seicento, mentre l’originale potrebbe essere andato perso con la morte del primo proprietario Nicholas Rockox (1640), che l’avrebbe commissionata a Rubens tra il 1608 e il 1609.
I critici hanno sempre rilevato che il colore e la composizione non fossero in alcun modo associabili allo stile di Rubens, oltre al fatto che successive indagini hanno rilevato come Burchardt, per ragioni di tornaconto economico, avesse autenticato decine di Rubens in maniera fraudolenta, ben sapendo che non si trattasse di opere originali.
In tema di intelligenza artificiale e falsi d’autore, la perizia strumentale è stata svolta dalla startup svizzera Art Recognition, che si avvale della consulenza scientifica dell’Università di Tillburg (Paesi Bassi) e collabora dal 2015 con la National Gallery ed altre importanti istituzioni, avendo all’attivo oltre 400 indagini sull’autenticità delle opere.
Prima di esaminare il Sansone e Dalila, il sistema AI è stato sottoposto ad un apprendimento basato su 148 opere di Rubens su cui non vi è ragionevole dubbio in fatto di autenticità.
Le tecnologie utilizzate: il deep learning e le reti neurali convoluzionali
In tema di intelligenza artificiale e mondo dell’arte, la tecnologia utilizzata da Art Recognition per svolgere la propria indagine sull’autenticità dell’opera d’arte rientra nell’ambito del deep learning, con l’impiego delle reti neurali convoluzionali, il cui utilizzo è molto frequente nell’ambito della image recognition [per approfondimenti sull’AI, consigliamo la lettura della nostra guida all’intelligenza artificiale che spiega cos’è, a cosa serve e quali sono gli esempi applicativi – ndr].
Tali sistemi AI riescono ad apprendere grazie a dataset composti da centinaia e migliaia di immagini ad altissima risoluzione, che riproducono le opere sia nella loro interezza che a livello di singoli dettagli, traducendo in valori numeri le caratteristiche delle immagini digitalizzate. Processando una enorme quantità di dati, i sistemi AI riescono a vedere laddove anche il più esperto occhio umano non potrebbe in alcun modo arrivare.
Oltre a lavorare alla precisione del singolo pixel, l’AI riesce infatti a combinare gli effetti di un numero estremamente elevato di variabili relative alle caratteristiche fisiche (tratto, materiali, colori, ecc.) e storiche dell’opera, oltre alla produzione complessiva dell’artista, secondo le informazioni fornite dagli storici e dai critici d’arte.
Per inciso, se le altre 148 opere di Rubens analizzate presso la National Gallery presentano tra loro similitudini oltre il 90% e il Sansone e Dalila si è rilevato differente per la quasi totalità delle caratteristiche riconducibili alle opere dell’artista fiammingo, il sistema rileva un evidente problema di autenticità, supportando la propria analisi con una serie di dati leggibili e grafici heatmap che evidenziano le zone ritenute particolarmente critiche.
Per offrire un ordine di grandezza, Art Recognition sostiene che, durante il processo di apprendimento, per ogni opera vengono processate in media circa 200 immagini e nei primi anni di attività i propri software hanno analizzato una serie di data set per un totale di circa 2 milioni di immagini.
Intelligenza artificiale e mondo dell’arte, l’AI è in grado di “capire” l’artista?
In una recente intervista a The Guardian, Katarzyna Krzyzagorska-Pisarek, storico e critico d’arte già coinvolta nello smentire 60 false attribuzioni a Rubens effettuate da Burchard, ha dichiarato: «Il ruolo di questo nuovo metodo di autenticazione basato sulla AI è potenzialmente dirompente. Incurante della soggettività, dell’emotività e degli interessi commerciali che ruotano dietro alla valutazione umana, il software produce un risultato analitico freddo ed oggettivo, oltre che scientificamente accurato […] Grazie all’intelligenza artificiale, tutto ciò che non è propriamente della mano dell’artista in oggetto emerge come una probabilità negativa. La possibilità di esaminare separatamente le varie parti dell’immagine offre ulteriori indizi, ma quando tutte le porzioni dell’immagine rilevano un problema superiore al 90%, i dubbi in merito diventano davvero pochi».
L’intelligenza artificiale, come accade anche in applicazioni in ambiti totalmente differenti rispetto al mondo dell’arte, non mira pertanto a sostituirsi all’uomo, ma lo affianca in termini di supporto decisionale, informandolo in maniera più consapevole circa la scelta da effettuare, sapendo motivare in maniera oggettiva le argomentazioni a sostegno di una tesi.
Nonostante un comprensibile scetticismo iniziale, dovuto anche ad una certa immaturità delle applicazioni, l’intelligenza artificiale, così come le tecnologie 3D e le tecnologie immersive, comincia ad essere non soltanto accettata, ma desiderata con notevole impeto da parte degli studiosi, che vedono nelle tecnologie emergenti un prezioso alleato per approfondire ed avvalorare i risultati delle loro lunghe e faticose ricerche.
In tema di intelligenza artificiale e mondo dell’arte, il caso del Sansone e Dalila non ha mancato di accendere un proficuo dibattito circa il ruolo che l’intelligenza artificiale può avere nel suo confronto con l’arte. Se la scientificità del dato pare non essere in discussione, nelle community è stato sollevato il problema relativo al fatto che un’intelligenza artificiale non sarebbe in grado di assumere una posizione critica nei confronti degli aspetti intangibili dell’opera di un artista. Si tratta di una posizione condivisibile alla luce del fatto che le AI, pur simulando il comportamento della mente umana, non sono certamente senzienti.
Forse ispirati dall’immaginario sci-fi, alcuni partecipanti alla discussione hanno fatto notare come un giorno potrebbero diventarlo, ma soprattutto il ruolo delle AI è quello di vedere ciò che lo storico e il critico d’arte non possono vedere.
La questione è più che mai aperta, ma risulta sin d’ora evidente come la natura strumentale delle AI sia già per molti versi capace di oggettivare persino la parte puramente creativa di un’artista, nella misura in cui questa si manifesta nello storico delle sue opere.
Intelligenza artificiale e restauro: un connubio sempre più solido
Il contributo dell’intelligenza artificiale al mondo dell’arte non si limita alla verifica di autenticità delle opere, ma può ricoprire un ruolo fondamentale in vari ambiti, tra cui il restauro conservativo. Uno degli esempi più rilevanti ci è dato dal recente restauro della Ronda di Notte di Rembrandt (1642, 363x437cm), attualmente conservata presso il Rijksmuseum di Amsterdam.
La Ronda di Notte versava in cattivo stato di conservazione, in quanto erano state asportate le porzioni laterali e la parte centrale era stata addirittura vandalizzata, con evidenti squarci risalenti agli anni Settanta. Per restaurarla era dunque necessario agire in maniera conservativa sull’esistente e ricreare ciò che ormai era del tutto ignoto e perduto da secoli.
Per raggiungere questo obiettivo il restauratore Rob Edrmann si è avvalso di una replica di Gerrit Lundens, il cui stile era tuttavia molto differente rispetto a quello di Rembrandt, oltre ad essere molto più piccola a livello dimensionale.
Per raggiungere il proprio scopo, Erdmann ha predisposto la programmazione di tre reti neurali, la cui missione è stata quella di ricreare le informazioni presenti nel dipinto di Lundens con lo stile di Rembrandt. La prima rete neurale ha rilevato le analogie tra l’originale e la copia, la seconda rete neurale ha adattato le dimensioni dei dettagli, mentre una rete neurale antagonista (GAN) si è occupata della parte ricostruttiva con lo stile di Rembrandt, grazie a tecniche molto simili a quelle utilizzate per la creazione dei deepfake.
Quando il risultato restituiva uno stile simile a Lundens, il sistema rilevava un errore, viceversa quando lo stile si avvicinava a quello di Rembrandt. Dopo aver eseguito milioni di cicli, il sistema di deep learning è stato in grado di raggiungere un risultato ritenuto soddisfacente e si è provveduto alla realizzazione dei pannelli laterali, in maniera totalmente riconoscibile e reversibile rispetto alla consistenza originale, secondo i principi generali del restauro.
Oltre a riconoscerla e conservarla, l’intelligenza artificiale può anche creare opere d’arte, sia supportando gli artisti dal punto di vista strumentale che agendo in autonomia. L’arte generativa e l’impiego della robotica per la produzione artistica sono sempre più diffuse e la cronaca si arricchisce ormai quotidianamente di episodi come l’arresto del robot artista inglese AI-Da, avvenuto durante un evento presso le piramidi di Giza, nel cuore antico della tradizione egizia. La rocambolesca vicenda si è conclusa con un lieto fine, ma questa è decisamente tutta un’altra storia.
