Un supporter del leader libanese di Hezbollah nel 2016 e un uomo con il cappello nero ritratto da John Bettes nel 1545. Un varco profondissimo di storia e di cultura li divide. Ma molte cose hanno in comune, secondo Recognition, programma di intelligenza artificiale che trova corrispondenze e accoppia le opere d’arte della collezione Tate Britain con le immagini del più recente fotogiornalismo internazionale fornite dall’agenzia Reuters.

“Di fatto il progetto mette assieme l’approccio razionale dell’intelligenza artificiale – spiegano Monica Lanaro e Angelo Semeraro di Fabrica che con il loro team hanno vinto l’Ik Prize 2016, in collaborazione con Microsoft – con il mondo soggettivo dell’arte. Gli sviluppi sono interessanti sia per capire come funziona l’intelligenza artificiale sia per comprendere come rivitalizzare i contenuti di esposizioni permanenti”.

Sulla base del patrimonio di 30mila opere l’algoritmo ha processato 7.271 matches e 2.074 quadri, secondo quattro diversi criteri di confronto: 1) object recognition, identificazione di oggetti e pattern visualmente simili. 2) facial recognition, il riconoscimento del volto forniva informazioni circa l’età, lo stato emotivo e il genere sessuale del soggetto analizzato 3) composition, individuazione di schemi compositivi, forme e strutture somiglianti 4) context, cioè l’analisi dei dati a corredo delle immagini, quindi titoli, date, tags e la descrizione dell’immagine stessa.

Nel progetto è stato coinvolto attivamente il pubblico sia online grazie al sito e sia nelle sale di Tate Britain con un’installazione che richiedeva la diretta interazione delle persone presenti al museo. Il pubblico era chiamato a creare i propri abbinamenti, pur partendo da un set di opere di Tate preselezionate dall’algoritmo. Così facendo si sono potuti raccogliere dati su somiglianze e differenze del processo di riconoscimento umano e quello dell’intelligenza artificiale. Gli utenti hanno creato 4.503 matches.

L’analisi dei dati ha fornito alcune considerazioni interessanti. Innnanzitutto i visitatori hanno selezionato il 6% di match sulla base della somiglianza degli schemi compositivi; l’algoritmo ha individuato più somiglianze basate sul volto rispetto ai visitatori, così come è riuscito ad accostare più dati contestuali. Infine Recognition e i visitatori hanno selezionato i matches sulla base della somiglianza di oggetti e pattern nella stessa percentuale (circa 14,5%).

I risultati verrano presentati per la prima volta in Italia il 2 marzo alla Galleria Civica d’Arte Moderna Contemporanea di Torino in una conversazione di Museum Vision 2026, progetto che la Fondazione Torino Musei ha iniziato nel 2016. Parteciperanno, oltre a Monica Lanaro e Angelo Semeraro, il direttore del museo Carolyn Christov-Bakargiev, il docente di Estetica all’Università Statale di Milano Andrea Pinotti.

“Il progetto vuole essere aperto e vogliamo confrontarci sia con la comunità scientifica che con il mondo dell’arte e del giornalismo” spiegano Lanaro e Semeraro. Tutte le analisi dei dati, i commenti e le review saranno poi pubblicate su un nuovo sito.

Qui sotto una selezione di alcuni abbinamenti

OBAMA

PAPA

PIOGGIA