L'intelligenza artificiale nel ruolo di artista delude in asta a Londra, ma si moltiplicano altre applicazioni dell'AI al mondo dell'arte

Memories of Passerby I
Memories of Passerby I

La prima asta europea di un’opera creata da intelligenza artificiale non è stata in grado di replicare il successo della prima opera di questo tipo messa all’asta lo scorso autunno a New York da Christie’s. Allora, il 25 ottobre, il quadro dal titolo Portrait of Edmond de Belamy era stato aggiudicato da un anonimo per 432 mila dollari, superando di 43 volte la base d’asta di 7.000-10.000 dollari (si veda altro articolo di BeBeez). Quell’opera era creata da tre studenti venticinquenni francesi (Hugo Caselles-Duprè, Pierre Fautrel e Gauthier Vernier, membri del collettivo francese Obvious), grazie a un algoritmo basato sulle reti neurali GAN (Generative Adversarial Networks) alimentate da immagini di 15 mila ritratti storici realizzati tra il XIV e il XX secolo.

L’opera messa invece all’asta da Sotheby’s a fine marzo a Londra, intitolata  Memories of Passerby I, creata con l’intelligenza artificiale da Mario Klingemann, ha invece strappato soltanto 32 mila sterline, al netto delle commissioni d’asta (40 mila con le commissioni, si veda qui il comunicato stampa), nella parte bassa della forchetta di stima che vedeva un massimo di 40 mila sterline. L’opera è costituita da una serie infinita di ritratti che corrono su due grandi display digitali, anche in questo caso l’opera è il risultato del lavoro di reti neurali.
L’ultimo studio di Deloitte Il mercato dell’arte e dei beni da collezione. Report 2019 spiega che, come suggerito dal nome, le GAN si basano sulla collaborazione di due reti neurali, il Generatore e il Discriminatore. Dato un set di dati reali, il Generatore ha il compito di creare dati sintetici il più possibile verosimiglianti al set di dati reali e il Discriminatore, ricevuti come input sia dati reali che sintetici, ha il compito di classificarne correttamente l’origine. Il Generatore può essere associato a un pittore dilettante con lo scopo di creare opere d’arte, mentre il Discriminatore ricopre il ruolo del maestro/critico d’arte il quale indica all’allievo gli aspetti su cui fare pratica. L’operato del Generatore viene valutato dal Discriminatore confrontando i ritratti reali con quelli da lui prodotti e sottolineandone i punti deboli. In un caso ideale, le capacità del Generatore si affineranno con la pratica fino al punto in cui il Discriminatore non sarà più in grado di riconoscere la differenza tra un’opera reale e una sintetica. Tale risultato viene ottenuto grazie alla cooperazione autonoma delle due reti che, passo dopo passo, generano conoscenza attraverso un processo iterativo di trial-and-error. Nel caso del dipinto Portrait of Edmond de Belamy, così come l’artista trae ispirazione dai suoi maestri, il Generatore è in grado di produrre opere inedite caratterizzate da linee artistiche intrinseche alle immagini reali fornite alla rete durante la fase di apprendimento.
Visti i risultati dell’asta di marzo, però, nel vecchio continente in tempi per questo tipo di arte forse non sono quindi ancora maturi, sebbene il Barbican a Londra abbia deciso di dedicare una delle mostre della stagione 2019 proprio all’esplorazione dell’evoluzione della relazione tra umani e tecnologia, dal titolo AI: More Than Human. La mostra si apre il prossimo 16 maggio e si chiude il 26 agosto.

Ma a parte la creazione di opere d’arte, l’intelligenza artificiale nel mercato dell’arte può avere molte altre applicazioni, per esempio in riferimento alla prevenzione anti-frode, alla catalogazione e alla raccomandazione delle opere. Ben lo spiega l’ultimo studio di Deloitte Il mercato dell’arte e dei beni da collezione. Report 2019.
E nel settore c’è già una startup italiana che si sta facendo strada. Kellify ha infatti sviluppato un algoritmo che studia l’andamento delle aste e delle vendite di opere d’arte e artisti e sa individuare i pezzi che possono garantire la migliore liquidità nel breve periodo agli investitori. Nel dettaglio, l’algoritmo si avvale di intelligenza artificiale, deep learning e reti neurali per captare impercettibili segnali, comportamenti e schemi ricorrenti tra i dati sull’operato di case d’asta, investitori e artisti, indicando quali opere aumentano il proprio valore. Il suo target sono wealth manager, banche d’investimento e fondi specializzati, che si avvalgono di Kellify per proporre investimenti in arte ai loro clienti.
Kellify è insomma in grado di prevedere la futura liquidità degli investimenti in arte e altri beni da collezione auto d’epoca e vini pregiati. La startup è cresciuta a Genova, Malmö, Praga e New York anche grazie al round di 1,74 milioni di dollari del luglio scorso (si veda altro articolo di BeBeez). Fondata nel 2017 dal ceo Francesco Magagnini e da Fabrizio Malfanti (Chief Math Officer) come spin-off di Centrally, startup di Genova specializzata in intelligenza artificiale, Kellify a fine 2017 aveva emesso strumenti finanziari partecipativi sottoscrivibili esclusivamente in Ethereum (i primi di questo genere) per un equivalente di 1,1 milioni di euro, con diritti differenti di conversione sul successivo round di investimento. L’importo raccolto tramite l’operazione, era stato detto allora, sarebbe stato utilizzato per intercettare i migliori talenti del settore Data Science e per scalare nel settore FinTech e Commodities Trading (si veda qui il comunicato stampa). Oggi il capitale di Kellify è controllato con il 35% ciascuno da Magagnini e Malfanti, per il 5% dagli altri membri del team e al 25% dagli investitori finanziari.
L’intelligenza artificiale può essere utilizzata anche per promuovere gli artisti e le loro opere, favorendone l’ingresso sul mercato. E’ il caso della piattaforma Artfinder, lanciata nel giugno 2013, permette a tutti gli amanti dell’arte di acquistare e scoprire opere originali a un prezzo accessibile direttamente da gallerie e artisti indipendenti. Il prezzo medio di vendita è di 250 dollari e le opere vendute afferiscono prevalentemente all’home decor market.
threadLa startup Thread Genius, specializzata in ricerca e riconoscimento visivo e acquisita da Sotheby’s nel gennaio 2018, possiede invece dati sulle transazioni storiche nel mercato dell’arte, sulle preferenze individuali per ogni fascia di prezzo e su oggetti e opere d’arte. La startup può inoltre considerarsi un consulente in materia di arte che fornisce trasparenza sui prezzi attraverso il machine learning.
L’AI può essere applicata anche per finalità antifrode. A valle della vendita di alcuni falsi e del pagamento dei relativi rimborsi, sempre Sotheby’s ha acquistato Orion Analytical, una società di ricerca con vasta esperienza nell’attestazione dell’autenticità di opere d’arte. Anziché asportare parti dell’opera per analizzarne i materiali, Orion analizza immagini ad alta risoluzione dell’opera.
Grazie al machine learning, il MoMA di New York e Google hanno lanciato The Art Recognizer, un algoritmo per identificare le opere d’arte contenute negli oltre 30 mila scatti del museo e confrontarle con le oltre 65 mila immagini presenti nella collezioni di arte online del museo.
artrankInfine, ricordiamo il sito ArtRank del gallerista americano Carlos A. Rivera: un vero e proprio art advisor, che si propone come strumento di analisi finanziaria, consulenza e raccomandazione esperto di artisti contemporanei emergenti, che hanno altre probabilità di essere profittevoli nel breve termine. Suddivide gli artisti in 6 categorie (da “Liquidate ” a “Buy Now < USD 10.000”). Nelle prime tre categorie rientrano i più promettenti, che il sito raccomanda di comprare. Le informazioni sono raccolte in un report informativo a cadenza trimestrale, venduto ai soli abbonati.

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