Искусственный интеллект теперь сможет опознавать подделки

Может ли искусственный интеллект положить конец созданию поддельных работ? Согласно новому исследованию, форма ИИ, называемая рекуррентной нейронной сетью, теперь может идентифицировать поддельные картины.

Исследователи из Университета Рутгерса в Нью-Джерси и Ателье по восстановлению и исследованию картин в Нидерландах опубликовали свои результаты в статье под названием «Пикассо, Матисс или подделка»?

Определение подлинности произведения искусства уже давно является серьезной проблемой. Новая программа пытается идентифицировать стилистику работы художника. Существует еще множество технических методов, например, полотно можно взять в лабораторию для проведения различных тестов, таких как инфракрасная спектроскопия, газовая хроматография и радиометрическое датирование.

В новом исследовании ученые предоставили ИИ 300 чертежей известных художников, включая Пабло Пикассо, Анри Матисса и Эгона Шиле. Анализируя работы, искусственный интеллект выявил 80 тысяч индивидуальных особенностей и через нейронную сеть узнал, какие черты в штрихах были специфическими для художников.

Исследование показало, что объединение нейронной сети и алгоритма машинного обучения помогло ИИ правильно идентифицировать автора произведения в 80% случаев. Еще более впечатляющей была его способность обнаруживать все подделки.

В документе утверждается, что ИИ может быть рентабельной альтернативой дорогостоящему научному анализу, особенно когда речь идет о менее дорогих работах на бумаге. И если даже фальсификатор использовал материалы, имитирующий историческую работу, сложно повторить стилистику художника и обмануть ИИ.

«В отличие от предметов и композиционных элементов, характеристики отдельных штрихов несут непреднамеренную подпись художника, которую трудно подражать или подделывать, даже если фальсификатор намеревается это сделать», – говорится в документе.

Поскольку ИИ полагается на работу линий, чтобы сделать свои определения, метод имеет свои ограничения. Ученые продолжат исследовать и испытывать функционирование программы, чтобы усовершенствовать ее работу.