Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2024
Ключевые слова: artificial Intelligence (AI), digital humanities, formal analysis, convolutional neural networks, Image categorization, formal analysis of works of art, искусственный интеллект (ИИ), цифровые гуманитарные науки, формальный анализ, сверточные нейронные сети, категоризация изображений, формальный анализ произведений искусства
Аннотация: Данная рецензия представлена на книгу «Вычислительный формализм: История искусства и машинное обучение» Аманды Василевски, старшего преподавателя кафедры цифровых гуманитарных наук и доцента кафедры истории искусств в Уппсальском университете. Автор обсуждает междисциплинарный подход в цифровой гуманитарной сфере. Изучаются возможнПоказать полностьюости применения методов искусственного интеллекта, в частности машинного обучения, для анализа и систематизации произведений изобразительного искусства и связанные с этим проблемы классификации и стилевой определенности произведений в истории искусств. Работа состоит из введения, заключения и трех основных глав: «The Shape of Data»,«Deep Connoisseurship» и «Conclusion: Man, Machine, Metaphor». Первоначально изучаются особенности работы сверточных сетей, применяемых в проекте Google Arts and Culture для сопоставления лиц и портретов. Автор поднимает вопросы экономической значимости и вовлеченности зрителей в музейное пространство через новые интерактивные инструменты. Существует и проблема субъективности и обобщенности моделей искусственного интеллекта. Раскрывается суть критического подхода к выбору, категоризации и анализу изображений, учитывая субъективность данных и ограниченные возможности алгоритмов искусственного интеллекта. Далее происходит последовательный переход к изучению глубокого обучения для атрибуции произведений искусства, что помогает в формальном анализе произведений. В заключении подчеркивается важность критического и междисциплинарного подходов, которые открывают новые перспективы для интерпретации и анализа произведений искусства с помощью ИИ технологий. This review is presented on the book «Computational Formalism: Art History and Machine Learning» by Amanda Vasilevsky, Senior Lecturer at the Department of Digital Humanities and Associate Professor of Art History at Uppsala University. The author discusses an interdisciplinary approach in the digital humanitarian field. The possibilities of using artificial intelligence methods, in particular machine learning, for the analysis and systematization of works of fine art and related problems of classification and stylistic certainty of works in the history of art are being studied. The work consists of an introduction, conclusion and three main chapters: «The Shape of Data»,«Deep Knowledge» and «Conclusion: Man, Machine, Metaphor». Initially, the features of the convolutional networks used in the Google Arts and Culture project to compare faces and portraits are being studied. The author raises issues of economic importance and audience involvement in the museum space through new interactive tools. There is also a problem of subjectivity and generality of artificial intelligence models. The essence of the critical approach to the selection, categorization and analysis of images is revealed, taking into account the subjectivity of data and the limited capabilities of artificial intelligence algorithms. Next, there is a consistent transition to the study of deep learning for attribution of works of art, which helps in the formal analysis of works. In conclusion, the importance of critical and interdisciplinary approaches is emphasized, which open up new perspectives for the interpretation and analysis of works of art using AI technologies.
Журнал: Социология искусственного интеллекта
Выпуск журнала: Т.5, №3
Номера страниц: 52-59
ISSN журнала: 2712939X
Место издания: Красноярск
Издатель: Красноярская региональная общественная организация Содружество просветителей Красноярья