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La computadora dice que hay un 80,58% de probabilidad de que la pintura sea un Renoir real | Cuadro

20 de noviembre de 2022

Mirando enigmáticamente un objeto invisible a su derecha, la mujer de cabello negro tiene un parecido sorprendente con la persona representada en la pintura Gabrielle de Pierre-Auguste Renoir, que Sotheby’s valoró recientemente entre 100.000 y 150.000 libras esterlinas.

Sin embargo, los conocedores del arte no están de acuerdo sobre si la obra, que pertenece a un coleccionista privado suizo, es real. Ahora, la inteligencia artificial ha intervenido para ayudar a resolver la disputa, y la computadora ha considerado que probablemente sea un Renoir genuino.

La IA se utiliza cada vez más para ayudar a decidir si las obras de arte valiosas son reales o falsas. A principios de este mes, Art Recognition, la compañía suiza que desarrolló la tecnología, anunció que había llegado a la conclusión de que el único Tiziano de Suiza, una obra titulada Paisaje vespertino con pareja, en poder de Kunsthaus Zürich, probablemente no fue pintada por el artista veneciano del siglo XVI.

Sin embargo, los conocedores del arte han advertido que la IA es tan buena como las pinturas en las que está entrenada. Si son falsos o contienen áreas que han sido retocadas, podría crear aún más incertidumbre.


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Se contactó con Art Recognition sobre Renoir, titulado Portrait de femme (Gabrielle), en honor al Instituto Wildenstein Plattner, uno de los dos institutos que publica una lista completa de todas las obras de arte conocidas de Renoir, conocido como catálogos razonados – se negó a incluirlo en su listado.

La compañía usó reproducciones fotográficas de 206 pinturas auténticas del impresionista francés para enseñar su algoritmo sobre su estilo, que para los observadores humanos se caracteriza por pinceladas rotas y combinaciones audaces de colores complementarios. Para aumentar la precisión, también dividió las imágenes en parches más pequeños y se los mostró al algoritmo, además de entrenarlo en una selección de pinturas de artistas con un estilo similar que estaban activos aproximadamente al mismo tiempo que Renoir.

Con base en esta evaluación, concluyó que había un 80,58 % de posibilidades de que Portrait de femme (Gabrielle) fue pintado por Renoir.

Carina Popovici, directora ejecutiva de Art Recognition, cree que esta capacidad de poner un número al grado de incertidumbre es importante. Hablando en una reunión sobre el uso de la ciencia forense y la tecnología en el comercio del arte en el Art Loss Register en Londres el lunes, dijo: «Los conocedores a menudo les dicen a los propietarios de arte que es su ‘impresión’ o ‘intuición’ que una pintura es genuino o no, lo que puede ser muy frustrante. Realmente aprecian el hecho de que somos más precisos”.

Animado por este resultado, el propietario de la pintura se acercó a otro grupo de expertos parisino, GP.F.Dauberville & Archives Bernheim-Jeune, que publica su propio catálogos razonados de obras de Renoir. Después de solicitar un análisis científico de los pigmentos del cuadro, también concluyeron que se trataba de un auténtico Renoir.

Al Dr. Bendor Grosvenor, historiador del arte y presentador de las obras maestras perdidas de Gran Bretaña de BBC Four, le preocupaba que tales tecnologías pudieran devaluar la contribución de los expertos en la evaluación de la autenticidad de una obra de arte.

“Hasta ahora, los métodos utilizados para ‘entrenar’ los programas de IA, y el hecho de que digan que pueden juzgar una atribución solo a partir de una foto de iPhone, no son impresionantes”, dijo.

“La tecnología es especialmente débil en su incapacidad para tener en cuenta la condición de una pintura: muchas pinturas maestras antiguas están dañadas y desfiguradas por capas de suciedad y pintura que, sin una inspección forense, dificulta discernir qué es y qué no es original.

«Si algún tasador de arte humano se ofreciera a dar un ‘certificado de autenticidad’ que cuesta miles de dólares basado en nada más que una foto de iPhone y un conocimiento parcial de la obra de un artista, se reirían de él».

Popovici estuvo de acuerdo en que la calidad del conjunto de datos de entrenamiento era vital y dijo que hicieron todo lo posible para asegurarse de que solo usaran fotografías de obras de arte auténticas. Hasta ahora, han entrenado su IA para reconocer a unos 300 artistas, incluida la mayoría de los pintores impresionistas y antiguos maestros franceses.

“Entendemos que los conocedores pueden sentirse amenazados por esta tecnología, pero no estamos tratando de apartarlos del camino”, dijo Popovici.

“Realmente queremos darles la posibilidad de utilizar este sistema para ayudarlos a tomar una decisión, quizás en casos en los que no estén tan seguros. Pero para que eso suceda, tienen que estar abiertos a esta tecnología”.

Julian Radcliffe, presidente de Art Loss Register, que mantiene la base de datos privada más grande del mundo de arte robado, antigüedades y coleccionables, dijo: «La inteligencia artificial tiene un papel cada vez mayor para ayudar a autenticar el arte, pero debe estar aliada a la experiencia de los conocedores. que se especializan en el artista, la ciencia bien establecida, como el análisis de pigmentos y la investigación de procedencia.

“Su ventaja radica en su capacidad para dar respuestas de sí/no, por ejemplo, análisis de patrones o coincidencias, y mejorar constantemente, pero su trabajo debe ser interpretado por un ser humano que debe haber formulado la pregunta correcta.

“La búsqueda de la certeza absoluta en la autenticación no se ha alcanzado, y es posible que nunca se alcance, pero nos estamos acercando”.