计算机能看懂艺术吗?它们能发现艺术品中人眼看不见的联系吗?近来罗格斯大学的计算机科学家发表了两篇论文，探讨了人工智能如何通过高精确度分类艺术品以及按创造性影响大小评定其等级来帮助——或是像有些人害怕的那样，最终代替——艺术史学家。

　　在第一篇论文中，美国罗格斯大学艺术与人工智能实验室的副教授艾哈迈德·加马勒与其博士研究生巴巴克·萨利赫设计了一种算法，能够在辨别艺术家及未知画作的类别上达到60%的准确性，在判定作品风格上达到45%的准确性。该算法不仅能从8万幅作品的数据库中将图片分类，还能让研究院们发现其中的联系。

　　在其中一个例子中，他们选择了一组油画，让该算法辨别其他风格的作品中与这一组“最相近的作品”。结果计算机发现了俄罗斯浪漫主义和法国印象主义作品、波普艺术和北方文艺复兴之间有着不可思议的相似性——让人回想起在费城巴恩斯博物馆见到的不同作品并置现象，里面的画作并不是按照时间摆放在一起，而是因为它们有着某种风格上的联系。

　　在第二篇论文中，研究员们提出了一个更宏伟、也更有争议的问题：艺术品的创造性能不能量化?他们开发的试验项目分析了600年间的6万逾幅画作，打破了每幅画中包含的视觉信息，而将它们依据主题、笔触、彩色图案等2000种名为“类素”的属性来分类。这些绘画技巧使他们能够衡量一幅画的原创性(较之以前的同类作品，它有多不同)及其影响(它与后来的作品有什么相似性)，从而能够评估作品的整体创造性。

爱德华·蒙克 《尖叫》

　　许多被认为是艺术史上的里程碑的画作获得了很高的分数，包括毕加索的《亚维农的姑娘》以及爱德华·蒙克的《尖叫》。不仅如此，研究员们也能用所谓的时间机器实验来测试发现的结果。比如说，当他们指定印象主义或立体主义画作创作于一个人为的较早日期时，该算法就会产生一个高得高的创造性分数。

　　人工智能及艺术

　　罗格斯大学的科学家们已经开发了一种计算机程序，能够识别一幅画的风格，精确率在60%左右。依靠一个横跨6个世纪8万幅画作的数据库，这个程序不仅能用来辨别作品，还能在各种作品之间创造惊人的视觉联系，不管是什么风格。

寻找最相近的不同风格画作，图片来源：罗格斯大学，维基艺术

　　萨利赫是美国罗格斯大学的一名博士研究生，他说有些艺术史学家知道了他的研究，担心其影响。他表示：“艺术史学家担心我们将代替他们，但是他们应该将机器学习作为一种能够帮助自己的工具。未来我们将拥有许多包含数百万画作的数据库，而且我们需要人工智能来帮助人类分析所有的艺术作品。”