Van Gogh hay Picasso là những họa sĩ tài hoa bậc nhất thế giới, những tác phẩm của họ gắn liền với biết bao bảo tàng Nghệ thuật nổi tiếng. Tuy nhiên, người ta lo sợ rằng, những bức tranh này rồi cũng sẽ mai một, và sự phục hồi của chúng là điều viễn tưởng bởi các thiên tài cũng đã trở thành người thiên cổ.
Tuy nhiên mới đây, các nhà khoa học đã công bố một nghiên cứu cho thấy một dạng trí thông minh nhân tạo có thể học theo phong cách nghệ thuật của bất kỳ họa sĩ nào.
Bức tranh "Đêm đầy sao" (The Starry Night) của Van Gogh (trái) và bức tranh mô phỏng theo cùng một phong cách được thực hiện bởi phần mềm (phải)
Theo đó, các nhà nghiên cứu sẽ nạp cho hệ thống một loạt những thông tin của những bậc thầy hội họa trên thế giới, dạng trí thông minh nhân tạo này sẽ học theo phong cách vẽ của các họa sĩ, và vẽ lại những bức tranh mới toanh theo đúng phong cách đó.
“Trong nghệ thuật, đặc biệt là hội họa, cong người đã làm chủ được các kỹ năng để tạo ra những trải nghiệm hình ảnh độc đáo bằng sự kết hợp giữa nội dung và phong cách nghệ thuật của họ”, các nhà nghiên cứu đến từ Đại học Tubingen (Đức) viết trên tạp chí arXiv.
Cho đến nay, những cơ sở của kỹ năng này là không rõ ràng và chưa từng có hệ thống nhân tạo này có khả năng tương tự. Các nhà khoa học hi vọng sẽ tạo ra một hệ thống giải quyết vấn đề, tạo ra một dạng trí thông minh nhân tạo có thể học theo phong cách của một họa sĩ và mô phỏng chính xác theo nó.
Tuy nhiên, dựa vào hệ thống nhận dạng hình ảnh sinh học “Deep Neural Networks” của Google, các nhà khoa học đã phát triển một hệ thống có thể tạo nên những hình ảnh có chất lượng nghệ thuật cao.
Bức tranh Seated Nude của Picasso và bức tranh mô phỏng lại phong cách nghệ thuật của ông
“Hệ thống sử dụng cơ quan đại diện của hệ thần kinh để tách và tái kết hợp nội dung truyền tải cùng phong cách nghệ thuật của bất kỳ bức tranh nào, cung cấp một thuật toán thần kinh cho việc tạo ra các hình ảnh nghệ thuật”.
"Hơn nữa, trong ánh sáng của sự tương đồng nổi bật giữa hiệu suất tối ưu của các mạng thần kinh nhân tạo và tầm nhìn sinh học, công việc của chúng tôi là cung cấp một con đường chuyển tiếp đến sự hiểu biết thuật toán về cách con người tạo ra và cảm nhận được hình ảnh nghệ thuật".
Bức tranh Composition VII của Wassily Kandinsky và bức tranh mô phỏng của các phần mềm.
Các chuyên gia cho biết, hệ thống sẽ dựa trên thông tin từ những bức tranh mà chúng nhận biết, sau đó yêu cầu các phần mềm trong mạng lưới nhận ra những đặc điểm đặc biệt, thay đổi để nhấn mạnh các tính năng mà nó nhận ra – chẳng hạn như động vật và mắt. Những hình ảnh đã được biến đổi này sau đó được đưa trở lại hệ thống, một lần nữa lại phải nhìn nhận và nhấn mạnh các tính năng. Cuối cùng, các vòng lặp thông tin phản hồi làm thay đổi hình ảnh và tạo ra một hình ảnh gần giống với bức tranh gốc.
Bức tranh "Shipwreck of the Minotaur" của J.M.W Turner là bức tranh mô phỏng khá khác biệt
Các mạng thông thường bao gồm từ 10 đến 30 lớp tế bào thần kinh nhân tạo xếp chồng lên nhau và mỗi hình ảnh được đưa vào các lớp đầu vào, sau đó sàng lọc qua các lớp tiếp theo, cho đến khi sản phẩm cuối cùng là đạt.
“Artificial Neural Networks đã thúc đẩy sự tiến bộ đáng kể của công nghệ nhận dạng hình ảnh và giọng nói”, Alexander Mordvintsev thuộc nhóm AI của Google khẳng định.
Tuy nhiên, các nhà khoa học cũng công nhận rằng hiện tại, hệ thống vẫn còn gặp phải một vài lỗi như chưa thể thực hiện chính xác lệnh. Ví dụ như khi ra lệnh cho hệ thống mô phỏng lại bức tranh “Tiếng thét” của Edvard Munch, kết quả nhận được lại là… một con chó.
Bức tranh "The Scream" (Tiếng thét) của Edvard Munch trở thành một chú chó sau khi được các mạng lưới quét và trả kết quả.