“Sansón y Dalila” (fragmento), c.a. 1609, atribuido a Peter Paul Rubens (CC: Sailko)
Los algoritmos y la inteligencia artificial (IA) cubren una enorme cantidad de funciones: desde la detección de enfermedades y la visualización de publicidad personalizada hasta el reconocimiento facial y la concesión de una hipoteca. Pero, como con tantas otras cosas, también tienen una aplicación creativa. En concreto, una aplicación en el arte para, entre otros, detectar fraudes y reconstruir obras.
En septiembre de este año, en la National Gallery de Londres, un algoritmo dio la voz de alarma: el rubens comprado por 2,5 millones de libras en 1980 –entonces, un precio récord– era con gran probabilidad “no auténtico”. La obra en cuestión es Sansón y Dalila, considerada una de las piezas más destacadas del museo, y que lleva años provocando crispación y dudas entre los expertos y críticos de arte, al contener incongruencias con el estilo característico de Peter Paul Rubens.
La IA que ha confirmado las sospechas de estos expertos pertenece a Art Recognition, una empresa suiza especializada en la autentificación de obras de arte mediante data science. Según reza su página web, el algoritmo empleado verifica la autoría de una obra de arte con solo analizar una fotografía de esta misma, ofreciendo una herramienta de protección ante fraudes para coleccionistas y comerciantes de arte.
Según el informe del análisis, “el sistema de inteligencia artificial evalúa que Sansón y Delila no es una obra de arte original de Rubens con una probabilidad del 91,78%”. En cambio, otra obra del pintor expuesta en la National Gallery –Una vista de Het Steen en la madrugada– también fue analizada y resultó ser auténtica con una probabilidad del 98,76%.
En un artículo en The Guardian, la Dr. Katarzyna Krzyżagórska-Pisarek, historiadora de arte que lleva años cuestionando las atribuciones de varias obras a Rubens, considera este nuevo método de autentificación mediante IA como “potencialmente revolucionario. Desprovisto de subjetividad humana, emoción e intereses comerciales, el software es fríamente objetivo y científicamente preciso. [Dado que] muchas obras cuestionables se atribuyeron a Rubens a principios del siglo XX, hoy en día existe una clara necesidad de métodos de conocimiento más fiables”.
Recuperar lo perdido
La aplicación de la IA al arte no solo se limita a verificar obras creadas por artistas de carne y hueso. También se ha empezado a emplear en la restauración y recuperación de obras parcialmente dañadas o completamente destruidas.
Un ejemplo reciente es la recuperación de tres obras de Gustav Klimt, destruidas por los nazis en un incendio en 1945. Se trata de las Pinturas de la Facultad, un conjunto de tres piezas alegóricas creadas para el techo del Aula Magna de la Universidad de Viena, llamadas Filosofía, Medicina y Jurisprudencia.
Hasta hace unas semanas, los estudiosos e interesados en estas obras de Klimt se tenían que contentar con unas fotografías en blanco y negro de dicha obra, perdiéndose una de las características más destacadas de Klimt: su uso de los colores. Pero ahora, gracias a la cooperación entre Google Arts and Culture y el Museo Belvedere de Viena, y mediante la IA, los espectadores pueden contemplar una aproximación muy conseguida de cómo debían de ser los colores originales de las obras.
Los datos con los que “se alimentó” el algoritmo para reconstruir las pinturas perdidas de Gustav Klimt incluían descripciones periodísticas contemporáneas y miles de imágenes de obras de otros artistas
Franz Smola, conservador del museo Belvedere, y Emil Wallner, ingeniera en el Laboratorio de Arte y Cultura de Google, trabajaron conjuntamente en el proyecto para crear un algoritmo que pudiera generar con precisión el color de las Pinturas de la Facultad.
El resultado “a color” se consiguió mediante el desarrollo de una herramienta que recolectó, analizó y desarrolló información sobre cómo usaba Klimt la coloración. Tal como se explica en el extenso artículo publicado en Google Arts and Culture, el conjunto de datos con el que “se alimentó” el algoritmo incluía descripciones periodísticas contemporáneas de las Pinturas de la Facultad, 1 millón de imágenes del mundo real, 91 000 imágenes de obras de otros artistas y 80 reproducciones a todo color de pinturas de Klimt del mismo período. A Wallner le tomó casi seis meses escribir el código y entrenar a este algoritmo.
Según una declaración de Smola, el resultado fue sorprendente porque “pudimos colorearlo incluso en los lugares donde no teníamos información, y con el aprendizaje automático tenemos buenas suposiciones de que Klimt usó ciertos colores”.
Un ejemplo de las verdaderamente bellas descripciones que se incluyeron en este conjunto de información fue la de Ludwig Hevesi sobre Jurisprudencia. “Tres diosas vengadoras de forma aterradoramente hermosa, con serpientes doradas en el pelo, lo rodean amenazadoramente. (…) Un infierno de lujo, donde los instrumentos dorados de tortura están incrustados con diamantes y los mártires sangran rubíes”.
Y el límite, ¿dónde está?
Con esta novedosa –y para muchos beneficiosa– aplicación de la IA y los algoritmos en el arte, surge la duda de hasta dónde está bien llegar, es decir, dónde se encuentran los límites éticos en la aplicación de estas herramientas para la restauración y reproducción de arte.
En conversación con Aceprensa, Ilia Galán Díez, profesor titular de Estética y Teoría de las Artes por la Universidad Carlos III de Madrid, comenta: “La ética tiene relación con los comportamientos humanos. La obra de arte es una producción humana y en cuanto la manipulamos puede tener consecuencias éticas. Por ejemplo: la mentira. Si hacemos de ella algo que no fue y la mostramos como tal. Pero si la reconstrucción se hace como hipótesis puede aceptarse si se muestra como tal”.
Su opinión con respecto a la reconstrucción de obras perdidas es clara. “Recuperar grandes obras perdidas es un logro de la humanidad que se ha hecho ya muchas veces, especialmente después de guerras o incendios. Es devolver a la humanidad lo que se perdió, así como es bueno difundir su obra si esta aporta algo bueno a la sociedad”.
Según Galán Díez, identificar y conocer siempre se puede considerar bueno y ético: “La sabiduría (como Verdad) es un rasgo que se une a la Bondad y a la Belleza desde hace cientos de años”. Ante la cuestión ética de aplicar la IA al arte, no tiene dudas: “Es ético usar la inteligencia artificial para hacer el bien y transmitir lo bueno como tal”.
Un comentario
Muy buena iniciativa la de poder comentar. Felicidades. Seguid así!