日前，两位计算机科学家合作开发了一套测定艺术作品创意程度的算法程序。他们是Ahmed Elgammal和Babak Saleh，一位副教授，一位博士在读，同在罗格斯大学计算机科学系，本月底他们将在国际计算机创意研讨会上分享他们的论文《量化艺术品中的创意》，向大家展示他们如何开发出这套可以测定绘画作品创意度和影响的算法。他们的测试结果非常有趣，结果显示维米尔、莫奈和乔治亚·奥基夫的作品富有创意，但安格尔、 丢勒和皮萨罗相比之下创意指数不高。

　　这一算法程序通过电脑视觉技术对Artchive中的1710幅作品和Wikiart中的62254幅作品的特点进行了评估，主要集中在绘画、更准确地说是“西方绘画”上。通过对两个数据库的分析，算法在每幅作品中筛选出一定数量的视觉概念(可多达2659个)，例如十字、马、面部等等。正因为程序基于具体的图像运行，所以当它应用到20世纪初的抽象作品上时，结果显示这些作品的创意度极高。

　　程序对Artchive中作品的分析结果

　　程序对Wikiart中作品的分析结果

　　在研究过程中，两位科学家所使用的创意标准有两个，一是与之前的作品相比，有新颖的东西出现，另外一个是作品本身的新意对之后的创作具有影响力。算法显示，15世纪末和16世纪初的文艺复兴盛期、19世纪末和20世纪初以及20世纪后半叶是艺术史上最富创意的时期，而1700年则是创意最低谷。

　　两位科学家表示他们并不想用这一算法取代艺术史学者，他们的程序仅是基于自身掌握的数据进行视觉分析而得出结果，但很多时候测定结果都是与艺术史学者的评价相符的。

来源：艺术眼新闻热点 作者：寒露