不久的将来，我们也许会遇到这样一个问题，鉴别大师的画作，是相信计算机的鉴别?还是相信专业鉴赏家的鉴别?

　　鉴别名画赝品是一项专业性很强的工作，能给一幅画真伪性下结论的人都是有深厚鉴赏功力，广泛背景知识和敏锐的目光的鉴赏家。但最近一些意大利的收藏家却找上了以色列海法大学计算机科学系的教授Daniel Keren，因为他发展了一项可以用来鉴别自己藏品的真伪的计算机图像识别技术。“我最初只是出于一种自娱自乐的心态试着用计算技术分析画作。”Keren说，“既然人们对此这样感兴趣，我肯定会继续发展这项技术的。”

　　计算机识别画作有86%的准确度

　　Keren识别技术的核心是把色彩斑斓的画作转化成一组数学方程式：计算程序把画面分割成离散的块，然后用数学方程式来描述每个块，也就是用数学语言把我们用眼睛看到的画面上的所有细节准确的描述下来。如此这般计算程序就可以记住出不同艺术家迥异的绘画风格，并通过对比数据来判断另外一幅画是否也属于这位艺术家。

　　“假设画家A偏好竖向构图，比如他很喜欢画摩天大楼，” Keren解释说，“那么他的独一无二的风格可以用类似连初中生都很熟悉的正弦和余弦曲线的数学方程表现出来，这些方程就是根据从画作中的分解出来的‘块’建模而来。如果另外一个画家B作品中水平线条较多，比如他经常画河流上漂浮而下的圆木。在这种情况下，计算机很容易识别出来哪幅画是A画的，哪幅是B画的。如果一幅画作里面同时包含了A、B的两种风格，那么计算机会进一步对画作中形象所使用的色彩进行编码，从而判断这幅画更象A还是更象B的作品。”

　　至今Keren和他的研究小组已经使用五位大师的作品对这项图像识别对比技术进行测试，其中包括梵高，伦勃朗，超现实主义大师达利和玛格丽特，以及俄国的抽象派代表人物康定斯基。他们从每位大师的作品中选取30幅，一半用来“训练”图像识别程序，也就是让计算机“学习”画家的绘画风格，另外一半用来测试程序的准确性：看计算机是否能根据已经“掌握”的绘画风格“认出”此大师的其他画作。结果程序可以识别出同一位大师86%的作品。这应该算是优良成绩了。

　　Keren取得的进展并没有让麻省理工生物和计算自学技术中心的副主任Tomaso Poggio感到惊叹，因为计算机图像识别技术已经有了很多值得称道的成果。其中，他领导的研究小组通过计算机建模，已经可以模拟人类视觉活动的第一步：即视网膜感知外界光线刺激，并将其所携带的信息传递给大脑的过程。

　　真伪鉴别技术发展仍面临挑战

　　严格说来Keren的技术只能判断几幅作品是否属于同一作者，如果用于鉴别艺术品真伪上，至多算一个入门水平，无法给鉴赏工作提供实际帮助。Keren也清楚的意识到这点，所以他说：“我肯定还要不断发展这项技术。”他下一步的主要研究目标就是程序如何能准确的识别出两幅画作的区别在哪里。

　　而Poggio虽然相信在某天计算机所给出的结果会象专业鉴赏家一样值得信赖，但是还是怀疑仅仅依靠单一的图像识别技术来鉴别真伪是否能得到满意的结果。Poggio认为鉴别赝品是一个综合思维判断的过程，需要分析画家运笔方式，了解作品创作时的历史背景以及其他需要考虑因素。目前能进行如此复杂的大规模并行分析的只有人脑，尚无法在试验室内用计算机模拟此过程。

　　此外，计算机真伪鉴别技术的发展还面临着很多挑战。程序很可能误认为同一位艺术家完全不同风格的两幅作品中的一幅是赝品;或者是混淆来自两个不同画家却有非常相似的风格的作品，比如千篇一律的印象派画作。再加之还有象伦勃朗这样喜欢经常变换绘画风格，而且鼓励自己的学生临摹自己作品的画家，仅靠图像识别技术得到的鉴别结果很令人怀疑。

　　对于他的技术在于识别赝品方面的应用，Keren本人表现出了很谨慎的乐观态度。他说：“最好能为20世纪所有梵高画作的赝品建立一个数据库，好让程序仔细研究一下赝品中所有细微的差别。”即使如此，Keren认为很难用计算机对艺术品的价值做出评估：“我们距离用计算机技术去量化诸如《星空下的罗纳河》或者《罪于罚》这样的艺术作品的价值还有很远很远的距离。”