辨别画作真假的难度异常年夜，还特殊烧钱。
当艺术史年夜神都看不出来画的真假时，就须要把画送到试验室。联合各类嵬峨上的检测手腕（好比红外看颜料的化学成份，碳-14含量看画的年月，气相色谱分别成份并化学剖析），能力下比拟靠谱的结论。
如今让AI出手，就不消弄这么庞杂啦。
比来有个新的递归神经收集RNN模子体系可以把画拆解成单个笔触或许线条，只需看笔触的作风就晓得是谁画的。
这个模子呢，是美国新泽西州的罗格斯年夜学Ahmed Elgammal团队（之前揭橥过AI画画经由过程图灵测试的算法的团队ヽ（？？ω？？ ）ゝ），是和荷兰绘画任务室的研讨人员一路出力搭建的。
他们用艺术年夜神的作品来练习这个模子，像毕加索，马蒂斯，莫迪利亚尼等等，模子的表示不错，可以或许把差不多300张画拆解成8万次笔触。
△ 拆解笔触的示例：毕加索的版画
如今光看单个笔触的特点，它便可以猜出是哪一个年夜师的作品了，精确率在70%到90%之间。
能够有完善主义偏向的研讨人员认为，如许还不敷。
假如还能看笔触的轮廓（线条的粗细），那才流弊。所以他们持续折腾，再练习了个算法看笔触的轮廓。愿望能同时用两个的模子，先看是谁画的，再看是否是真的。
看笔触轮廓的模子还可以给拆解笔触的RNN供给一些额定的症结信息，像年夜神下笔的时刻用了多年夜的力，线条的粗细是若干等等。
△ 笔触轮廓的算法所参考的Dantzig的画作剖析办法学
假如没有后来这个模子的话，RNN就像黑箱一样，研讨人员也说明不了RNN输入的成果。这两个模子一路用，断定是谁画的精确率可跨越80%。所以，这两个模子的差别就在于能不克不及分清真假作品。
为了看建的模子能不克不及验假，研讨人员找了一批现代画家，尽量高仿这些画作。没想到，两个模子合营的表示敲凶猛，只需看单个笔触，就可以100%找出高仿，一抓一个准。
“不是我吹，生怕人都做不到这么准，”罗格斯年夜学的传授Ahmed Elgammal对团队搭的模子很骄傲。
“不外呢，我们模子也照样有局限性的。碰到那些笔触隐约的画就一点方法没有了。”
他们接上去盘算，拿印象派的画和其他一些19世纪笔触结实精致的话来进一步验证模子的后果。
荷兰提尔堡年夜学的Eric Postma十多年之前，就开端应用AI来看画是真是假。他认为，这个研讨最有价值的处所，是研讨团队借用第二种模子弄清晰了RNN是干甚么的。
△ 荷兰提尔堡年夜学数据迷信家的Eric Postma
“将来，艺术圈确定还会有更多的处所是要用到AI的，”他强调，“但惋惜的是，许多研讨艺术史的人和研讨人员还没有解脱传统的思想习气。对新的技巧不敷存眷，很少无意识去思虑AI怎样运用到艺术圈，怎样进步验假的效力。”
“但这也不克不及怪他们，”他说，“究竟，机械取得成果的道理进程很庞杂，能懂得的圈里人太少了。”所以Eric Postma愿望此次的研讨，可让更多艺术人懂得到AI能帮他们做些甚么。
不知足于只用AI来画画，罗格斯年夜学的传授Ahmed Elgammal，此次还捣鼓出了鉴真假画的算法。在他们最新揭橥的论文外面，他提到了AI鉴画的3年夜优势：
1）名画验假的任务速度快多了。
2）还可以冲破其他传统办法的局限。好比说，近古代的画，之前辨别起来很艰苦。由于所用的画布和颜料都异常轻易拿到，那末再剖析年月和化学成份就没甚么卵用了。
3）最最最主要的是，AI辨别廉价多了。许多时刻，那些高真个试验室验假的费用比真画自己的价值都要高。
