Buzz
Trong năm 1945, đám cháy đã cướp đi ba bức tranh gây tranh cãi nhất của Gustav Klimt. Được đặt hàng vào năm 1894 cho Đại học Vienna, "Bức tranh của Khoa"—như chúng trở nên nổi tiếng—không giống với bất kỳ tác phẩm trước đó của họ. Ngay khi ông trình bày chúng, các nhà phê bình nổi giận vì sự rời bỏ đột ngột của chúng từ cái đẹp hình thức thời điểm đó. Giáo sư tại trường đại học ngay lập tức từ chối chúng, và Klimt rút lui khỏi dự án. Ngay sau đó, các tác phẩm này đã xuất hiện trong các bộ sưu tập khác. Trong Thế chiến thứ hai, chúng được đặt trong một lâu đài ở phía bắc Vienna để bảo toàn, nhưng lâu đài bị cháy, và tranh ảo tưởng rằng tranh cũng đã cháy theo đó. Hiện nay, chỉ còn lại một số bức ảnh đen trắng và những bài viết từ thời điểm đó. Nhưng tôi đang nhìn chăm chú vào chúng.
Không phải bức tranh chính nó. Franz Smola, một chuyên gia về Klimt, và Emil Wallner, một nghiên cứu viên về máy học, đã dành sáu tháng kết hợp sự chuyên sâu của họ để hồi sinh tác phẩm đã mất của Klimt. Đó là một quá trình khó nhọc, bắt đầu từ những bức ảnh đen trắng đó và sau đó tích hợp trí tuệ nhân tạo và hàng trăm thông tin về nghệ sĩ và nghệ thuật của ông, trong một cố gắng tái tạo những bức tranh đã mất đó có thể đã trông như thế nào. Kết quả là những gì Smola và Wallner đang cho tôi xem—thậm chí họ cũng ngạc nhiên trước những hình ảnh kỹ thuật số nổi bật mà trí tuệ nhân tạo đã tạo ra.
Hãy làm một điều rõ ràng: Không ai nói rằng trí tuệ nhân tạo này đang đưa lại các tác phẩm gốc của Klimt. “Đây không phải là quá trình tái tạo màu sắc thực sự, mà là tái tạo màu cho các bức ảnh,” Smola nhanh chóng chú ý. “Phương tiện của nhiếp ảnh đã là một sự trừu tượng từ những tác phẩm thực sự.” Điều máy học đang làm là mang lại cái nhìn về một điều gì đó được cho là đã mất trong suốt hàng thập kỷ.
Smola và Wallner cảm thấy thích thú với điều này, nhưng không phải ai cũng ủng hộ trí tuệ nhân tạo điền vào những khoảng trống này. Ý tưởng về máy học tái tạo các tác phẩm bị mất hoặc bị hủy hoại giống như Bức tranh của Khoa chính nó—đầy tranh cãi. “Mối quan tâm chính của tôi là về chiều chiều học đạo của việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong ngữ cảnh bảo tồn,” nói nhà bảo tồn nghệ thuật Ben Fino-Radin, “bởi vì khối lượng lớn vấn đề đạo đức và đạo lý đã quấy rối lĩnh vực máy học.”
Để chắc chắn, việc sử dụng công nghệ để làm mới các tác phẩm của sự nghệ thuật nhân loại đầy những câu hỏi khó khăn. Ngay cả khi có một trí tuệ nhân tạo hoàn hảo có thể tìm ra màu sắc hoặc cú đánh cọ mà Klimt có thể đã sử dụng, không có thuật toán nào có thể tạo ra ý chí tác giả. Cuộc tranh luận về điều này đã bùng nổ suốt nhiều thế kỷ. Ngay vào năm 1936, trước khi bức tranh của Klimt bị phá hủy, nhà viết luận Walter Benjamin đã phản đối sao chép cơ khí, ngay cả trong ảnh, khi nói rằng “ngay cả bản sao hoàn hảo nhất của một tác phẩm nghệ thuật cũng thiếu một yếu tố: sự hiện diện trong thời gian và không gian, sự tồn tại duy nhất tại nơi nó xảy ra.” Điều này, Benjamin viết trong Tác phẩm Nghệ thuật trong Kỷ đại của Sự Sao chép Cơ khí, là những gì ông gọi là “bầu không khí” của một tác phẩm. Đối với nhiều người yêu nghệ thuật, khái niệm về máy tính sao chép yếu tố không thể chứng minh được này là không chấp nhận được, nếu không nói là hoàn toàn không thể.
Tuy nhiên, vẫn còn rất nhiều điều cần học từ những gì trí tuệ nhân tạo có thể làm. Bức tranh của Khoa đã đóng vai trò quyết định trong sự phát triển của Klimt như một nghệ sĩ, một chiếc cầu quan trọng giữa những bức tranh truyền thống trước đó của ông và những tác phẩm sau này, đầy mạo hiểm hơn. Nhưng những gì chúng trông như thế nào khi đầy màu sắc vẫn được bao phủ trong bí ẩn. Đó là câu đố mà Smola và Wallner đang cố gắng giải quyết. Dự án của họ, tổ chức thông qua Google Arts and Culture, không phải là về những bản sao hoàn hảo; nó là về việc cung cấp cái nhìn về những gì đang thiếu.
Để làm điều này, Wallner đã phát triển và huấn luyện một thuật toán ba phần. Trước tiên, thuật toán được cung cấp một vài trăm nghìn hình ảnh nghệ thuật từ cơ sở dữ liệu Nghệ thuật và Văn hóa của Google. Điều này giúp nó hiểu về các đối tượng, tác phẩm nghệ thuật và cấu trúc. Tiếp theo, nó được học cụ thể về các bức tranh của Klimt. “Điều này tạo ra một độ chệch về màu sắc và chủ đề của ông trong giai đoạn thời gian đó,” Wallner giải thích. Cuối cùng, trí tuệ nhân tạo được cung cấp các gợi ý màu sắc cho các phần cụ thể của bức tranh. Nhưng với không có tham chiếu màu sắc đến các bức tranh, những gợi ý này đến từ đâu? Ngay cả chuyên gia Klimt, Smola, cũng ngạc nhiên trước mức độ chi tiết mà những bản viết của thời đại đã tiết lộ.
Chìa khóa để đạt được sự chính xác đó nằm trong việc kết hợp thuật toán với chuyên môn của Smola. Nghiên cứu của ông đã cho thấy rằng công việc của Klimt trong giai đoạn này thường có các mẫu mạnh mẽ và nhất quán. Nghiên cứu các bức tranh hiện có từ trước và sau Bức tranh của Khoa cung cấp gợi ý về màu sắc và chủ đề tái diễn trong công việc của ông trong thời kỳ đó. Ngay cả những điều bất ngờ mà Smola và Wallner gặp phải được xác nhận bằng bằng chứng lịch sử. Khi Klimt lần đầu tiên trình bày bức tranh của mình, các nhà phê bình lưu ý về việc ông sử dụng một màu đỏ mà, vào thời điểm đó, hiếm hoi trong bảng màu của nghệ sĩ. Nhưng Ba Đời Người, được vẽ ngay sau Bức tranh của Khoa, táo bạo sử dụng một màu đỏ, mà Smola tin là cùng một màu đã làm nổi loạn khi lần đầu tiên xuất hiện trong Bức tranh của Khoa. Các bản viết từ thời đại cũng đề cập đến sự phẫn nộ về bầu trời màu xanh lạ thường trong một Bức tranh khác của Khoa. Khi kết hợp những bài viết này với kiến thức của Smola về bảng màu xanh riêng của Klimt, nếu đưa vào thuật toán, sẽ tạo ra một phiên bản chính xác hơn về cách những bức tranh này có lẽ trông như vào thời điểm đó.
“Ngay khi bạn nhìn thấy một bức tranh đen trắng, điều đầu tiên bạn làm là tưởng tượng nó sẽ trông như thế nào: Bạn giả định điều gì về một bức tranh; bạn nhìn thấy bầu trời là màu xanh,” Wallner nói. Khi ông theo dõi hình ảnh được tạo ra, một bầu trời màu xanh bí ẩn và quay quẩy xuất hiện trong phần hiển thị trên màn hình của ông. “Đó là phần gây sốc vì bạn nhìn thấy độ chệch của mình,” ông nói. “Đối với tôi, khoảnh khắc đầu tiên khi tôi nhìn thấy những bức tranh này bằng màu sắc giống như á, đây là nhìn như thế nào!”
Không chỉ có Klimt nhận được sự tái sinh từ Trí tuệ Nhân tạo. Là một phần của chương trình nghiên cứu và bảo tồn liên tục mang tên Operation Night Watch, Robert Erdmann, nhà khoa học cấp cao tại Bảo tàng Rijksmuseum ở Amsterdam, đang sử dụng học máy để giải một bí mật xoay quanh kiệt tác năm 1642 của Rembrandt van Rijn, The Night Watch. Hiện nay, bức tranh rộng khoảng 15 feet và cao khoảng 12 feet, nhưng đó là nhỏ hơn nhiều so với bản gốc của nghệ sĩ. Nó đã bị cắt giảm ở cả bốn bên vào năm 1715 để vừa vị trí mới (cắt sâu nhất là hai feet, được cắt từ bên trái). Những phần đã cắt không bao giờ được tìm thấy, nhưng Erdmann hy vọng học máy có thể giải mã tầm nhìn gốc của Rembrandt cho bức tranh.
Khi Erdmann bắt đầu phát triển kế hoạch của mình, điểm dữ liệu mạnh nhất của ông là bản sao thu nhỏ thế kỷ 17 của Gerrit Lundens—một họa sĩ nổi tiếng với những bản sao trung thành của các bậc thầy cũ—that bao gồm các phần của Rembrandt hiện tại đang mất. Thiết kế của Erdmann sử dụng một loạt ba mạng neural. Với mạng đầu tiên, ông ánh xạ các điểm khớp hình ảnh trên cả hai bức tranh. Nhìn cùng nhau, thu phóng cùng kích thước, rõ ràng rằng Lundens trung thành với Rembrandt. Tuy nhiên, khi Erdmann chuyển đổi giữa một lớp phủ số của hai bức tranh, dễ thấy có bao nhiêu biến dạng và căng ra trong bản sao. Đó là nơi mạng thứ hai đến. Nó biến đổi hình ảnh Lundens, căng nó ở một số nơi và nén nó ở những nơi khác cho đến khi hầu hết biến dạng không gian biến mất.
Với điều đó, Lundens và Rembrandt đã được kết hợp rất chặt chẽ. Nhưng đây vẫn là hai tác phẩm được tạo ra bởi nghệ sĩ với phong cách riêng của họ. Điều chỉnh điều đó đòi hỏi một bước thứ ba, bước Erdmann đề cập đến như “gửi mạng neural đến trường nghệ thuật.” Thông qua quá trình gọi là lan truyền ngược, mạng học cách tạo ra Lundens theo phong cách của Rembrandt. Nó tạo ra từng phiên bản sau từng phiên bản, gần gũi hơn và gần gũi hơn cho đến khi nó đạt đến đỉnh điểm. Có phải nó là một sự phù hợp hoàn hảo không? Không, luôn có mất mát, giới hạn về cách gần gũi nó có thể đạt được.
Như tất cả những công nghệ mới khác, Trí tuệ Nhân tạo và học máy đặt ra những câu hỏi về việc sử dụng và đạo đức, bao gồm cả khi nói về các tác phẩm nghệ thuật cũ hàng chục năm. Richard Rinehart, giám đốc Bảo tàng Nghệ thuật Samek tại Đại học Bucknell, chỉ ra rằng việc làm việc với công nghệ luôn liên quan đến việc xác định các hợp đồng xã hội của chúng ta với nó, nhưng Trí tuệ Nhân tạo có thể đặc biệt ở một khía cạnh. “Hợp đồng xã hội kỹ thuật đã được quyết định một chiều, nhưng Trí tuệ Nhân tạo có thể có khả năng đàm phán cho riêng mình,” ông nói. Tuy nhiên, công nghệ luôn là trái tim của bảo tồn, qua các ngành khoa học vật liệu, hóa học và khoa học màu sắc. “Mang Trí tuệ Nhân tạo vào trong đó có thể tạo ra một biến đổi lớn,” Rinehart thêm, “nhưng khái niệm áp dụng công nghệ vào nghệ thuật là một phần được chấp nhận lịch sử của thực hành, với sự tự phê bình là một phần khỏe mạnh của những thực hành đó.”
Tự phê bình trong ngành công nghiệp là điều mà nhà bảo tồn nghệ thuật Fino-Radin muốn thấy nhiều hơn, nhưng mối quan ngại của họ sâu sắc hơn. Họ hứng thú với những con đường sáng tạo mà công nghệ này mở ra nhưng cũng rất cảnh báo về sự nhầm lẫn giữa nó và việc phục hồi và bảo tồn. “Gọi Trí tuệ Nhân tạo là 'phục hồi,' gọi nó bất cứ điều gì ngụ ý rằng nó giống như đưa tác phẩm trở lại sống là một cách gọi sai, nó quá đơn giản,” Fino-Radin nói. “Loại công việc này thuộc lĩnh vực được gọi là Lịch sử Nghệ thuật Số.”
Smola và Wallner nhận thức về những chỉ trích và cố gắng giải thích phạm vi và hạn chế của dự án Klimt. “Chúng tôi đã sử dụng những bức ảnh như chúng đã để đảm bảo rằng chúng ta không lạc quá nhiều so với bức tranh gốc,” Wallner nói. Erdmann lưu ý rằng mục tiêu của việc xây dựng lại của ông là để công chúng nhìn thấy mô hình gốc của Rembrandt trông như thế nào. “Khi tôi chuyển đổi từ bản sao của Lundens sang phong cách của Rembrandt, Trí tuệ Nhân tạo không có khả năng đưa sự sống động và tài năng của Rembrandt trở lại bức tranh,” ông nhấn mạnh. “Tôi không cố gắng làm điều đó. Tôi không muốn làm điều đó.” Điều bạn thấy tại Bảo tàng Rijksmuseum ngày nay là bức tranh bị cắt giảm, tất cả những gì còn lại từ Rembrandt ban đầu. Các bản in về bức tranh mở rộng chỉ được trưng bày tạm thời, từ tháng 6 đến tháng 10 năm 2021, và được treo trước bức tranh, không phải là phẳng với nó, để không có sự nhầm lẫn chúng với bản gốc.
Rinehart nhìn nhận cả hai dự án như những nghiên cứu case study có giá trị về cách Trí tuệ Nhân tạo có thể được sử dụng hiệu quả trong thế giới nghệ thuật. Thay vì tránh xa khỏi những gì công nghệ này mang lại cho tương lai, ông hy vọng có thêm sự tham gia từ mọi người—người quản lý, người bảo tồn, các bảo tàng và công chúng. “Quan trọng là mời gọi công chúng theo dõi các bảo tàng trên dải phân vị đó để chúng ta sử dụng những ví dụ này để học cách nhìn rõ hơn những tuyến nhỏ và tiện ích giữa 'thực' và 'bản mô phỏng,'” ông nói.
Khi công nghệ tạo ra những câu trả lời hợp lý cho những bí mật đã tồn tại hàng thế kỷ, liệu nó có làm giảm đi tinh thần của nghệ thuật hoặc nghệ sĩ? Hỏi đội ngũ tại Google Arts and Culture và câu trả lời của họ là một cách thẳng thắn và thiết thực 'không.' Nếu có gì, họ tin rằng công việc của họ làm nổi bật Faculty Paintings và làm tăng sự huyền bí xung quanh Klimt, một họa sĩ cách mạng được nhiều người biết đến chỉ thông qua các tác phẩm trong giai đoạn Hoàng kim ít nổi loạn hơn. Với việc xây dựng lại của Erdmann bằng Trí tuệ Nhân tạo, mọi người có thể nhìn thấy tầm nhìn động đội của Rembrandt cho The Night Watch. Chắc chắn, khả năng này để hình dung những gì đã mất là một sự thu nhập ròng.
Có lẽ tất cả đều trở lại với khái niệm 'tinh thần.' Trí tuệ Nhân tạo có thể điền vào rất nhiều khoảng trắng trong lịch sử nghệ thuật, nhưng nó không thể tái tạo lại kiệt tác. Không gì có thể. “Tinh thần không cung cấp sự chọn lựa nhị phân giữa 'nguyên bản chân thật thực sự' và 'giả mạo nhân tạo,'” Rinehart nói. Có thể thưởng thức việc đứng ngay trước một bức tranh hoặc nhìn nó trên màn hình máy tính, nhưng đó là những trải nghiệm khác nhau, đa chiều. Quan trọng nhất là chúng ta cảm nhận gì khi nhìn thấy chúng.
Chương trình Cư trú Tương thích Mytour được thực hiện nhờ sự hỗ trợ của Microsoft. Nội dung Mytour độc lập biên tập và được sản xuất bởi các nhà báo của chúng tôi. Tìm hiểu thêm về chương trình này.
Những điều tuyệt vời khác của Mytour
- 📩 Thông tin mới nhất về công nghệ, khoa học và nhiều hơn nữa: Nhận bản tin của chúng tôi!
- Neal Stephenson cuối cùng đã đối mặt với sự ấm lên toàn cầu
- Tôi đã sử dụng Facebook mà không có thuật toán, và bạn cũng có thể
- Cách cài đặt Android 12—và có được những tính năng tuyệt vời này
- Trò chơi có thể chỉ cho chúng ta cách thống trị thế giới ảo
- Nếu đám mây được tạo ra từ nước, chúng làm thế nào để giữ ở trong không khí?
- 👁️ Khám phá Trí tuệ Nhân tạo như chưa bao giờ có với cơ sở dữ liệu mới của chúng tôi
- 💻 Nâng cấp trò chơi làm việc của bạn với những chiếc laptop, bàn phím, lựa chọn gõ và tai nghe chống ồn yêu thích của đội ngũ Gear chúng tôi
