用计算机算法挑选出历史上最具『创造性』的油画

最近发布在 arxiv.org 上的研究揭露了一个正在被完善的视觉算法，研究员们深信它能按照「创造性」来对历史上的画作进行精确的排名。

来自罗格斯大学的计算机科学家 Ahmed Elgammal 和Babak Saleh将「创造性」定义为「作品的独创性以及它的影响因子」，并且利用这个定义来创造了一种基于比较更早期画作相似度的「艺术网络」。它通过看画作的颜色、图案以及所描绘的场景来培养「机器经验」以作为判断作品独创性的标准。

然后他们将这一方法应用于囊括有大约62，000幅画的数据库中，并且使用该算法比较从古至今这些画作的创造性。

那些通过算法排序的画作，排名最靠上的是那些独创性比较强的，那些看起来是在其他画作中衍生出的作品，他们的排名就会在底部。要不是这个结果总是这么准确，我们也不会觉得它很有趣。新近画家们的画作，例如Edvard Munch的「TheScream」、Roy Lichtenstein 的「YellowStill Life」 以及Monet 的「 Haystacks at Chailly at Sunrise」在排名中表现的十分抢眼，相反的是，一些早期绘画大师的作品却被排在后边-这可能正是应了那句老话『情人眼里出西施』。

不论怎样，正如那些研究员们所说，这些结果基本上并不能被证明是对还是错-软件所考量的是一幅画的独创性，而并不是它固有的价值。他们评论说：『大多数情况下，算法所呈现的结果依旧是那些艺术历史学家所关注画作的创新性以及影响力的一部分』。

Elgammal 和 Saleh 说，在不久的将来这套算法将会应用于音乐、文学等其他领域，时间会告诉我们答案：将来的某一天，我们是否会求助于机器而不是评论家来为历史上的艺术品进行排名。

原文地址：http://www.wired.co.uk/news/archive/2015-06/12/art-algorithm

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