L’IA come strumento nel mondo dell’arte

realizzato con IA, ed esplorare le opere in tanti modi: dallo stile al colore e persino in base alle emozioni che suscitano.

Come abbiamo visto, molti sono i progetti46 avviati da Google Arts & Culture che includono l’uso di Intelligenza Artificiale applicata al mondo dell’arte47. Sono inoltre disponibili alcuni esperimenti come Paint with music48 che permettono all’utente di esplorare in modo ludico il mondo del machine learning, o Art Palette49 dove l’esplorazione avviene attraverso una scelta cromatica.

Non solo musei: Google Arts & Culture e Google Research supportano gli artisti contemporanei che lavorano con l’IA nelle loro pratiche artistiche. Ne è un esempio Artists + Machine Intelligence Grants50, un progetto che ha coinvolto sei artisti internazionali da gennaio a maggio 2020, che hanno collaborato con i tecnici creativi di Google per esplorare le tecniche di machine learning in film, poesia, sound art e narrazione interattiva, progetto presentato in occasione dell’evento inaugurale della collaborazione tra Google Research e Google Arts & Culture.

shorturl.at/elsHU Google Arts & Culture Unlock Culture at Home With Machine Learning.

14. Dal progetto Art Palette.

www.moma.org/calendar/exhibitions/ history/identifying-art MoMA: Identifying art through machine learning. A project with Google Arts & Culture Lab.

www.youtube.com/ watch?v=SLBqVOnn9Mo Identifying art through machine learning at MoMA The Art Recognizer.

15 ▷ p. 57 Il MoMA, The Museum of Modern Art, New York51

Il MoMA è un museo che si pone all’avanguardia nella ricerca e progettazione di nuovi strumenti con l’ausilio delle ultime tecnologie a supporto del visitatore. Tra i tanti progetti degni di nota, ho trovato particolarmente interessante Identifying art through machine learning, perché sfruttando un sistema di identificazione automatica, si è riusciti a trasformare l’enorme archivio fotografico delle mostre del MoMA realizzate dal 1929 a oggi, in un archivio interattivo aperto al pubblico.

Identifying art through machine learning è stato sviluppato da un team digital media del MoMA in collaborazione con Google Arts & Culture Lab. Il MoMA voleva cercare le corrispondenze tra le opere presenti nell’archivio fotografico delle mostre: un lavoro che un curatore può sicuramente fare, ma in questo caso c’erano decine di migliaia di foto di mostre ed esposizioni realizzate dal 1929 in poi. Hanno quindi deciso di impiegare il machine learning e la computer vision technology per svolgere questo ingente lavoro.

I nostri collaboratori di Google Arts & Culture Lab hanno utilizzato un algoritmo per setacciare oltre 30.000 foto di mostre, cercando corrispondenze con le oltre 65.000 opere della nostra collezione online. In totale, sono state riconosciute oltre 20.000 opere d’arte in queste immagini e abbiamo usato quei risultati per creare una vasta rete di nuovi collegamenti tra la nostra storia espositiva e la collezione online. Queste connessioni rafforzano una risorsa già senza precedenti per i milioni di visitatori di moma.org52 .

L’algoritmo sviluppato dal Google Arts & Culture Lab ha cercato nelle foto d’archivio e ha trovato le connessioni tra le opere della collezione online del MoMA, ed è stato particolarmente efficace nell’identificare le opere visive e le sculture.

Ad esempio nella foto della mostra Cézanne, Gauguin, Seurat, van Gogh è stato riconosciuto il dipinto The Bather di Paul Cézanne e cliccando sull’opera si accede a tutte le informazioni re-

15. La mostra Cézanne, Gauguin, Seurat, van Gogh, 7 novembre 1929 – 7 dicembre 1929, The Museum of Modern Art Archives, Photographic Archive, New York, Photo Peter A. Juley.

lative. Si può fare anche il contrario: partendo da un’opera nella collezione online del MoMA si può vedere in quali mostre sia stata esposta e cliccare sulle corrispettive foto d’archivio.

Il lavoro iniziato con questo progetto d’impiego del machine learning è stato ripreso dallo staff del MoMA. Sicuramente con questo progetto pionieristico sono stati resi disponibili al pubblico nuovi dati e strumenti per fruire della collezione e approfondire la storia espositiva delle opere.

Tate Gallery, Londra

Anche la Tate Gallery di Londra è in prima linea nella sperimentazione e ricerca di nuovi strumenti realizzati con le nascenti tecnologie.

La Tate organizza annualmente l’IK Prize: un concorso di idee in cui viene premiato il progetto che usando le nuove tecnologie

recognition.tate.org.uk/#intro Recognition, winner of IK Prize 2016 for digital innovation.

www.youtube.com/ watch?v=Z1_iEbwWdIU Recognition – The A.I. Connecting Art to Everyday Life. porta un’innovazione nel percorso di fruizione dell’arte britannica della collezione Tate. Nel 2016 era rivolto a progetti con IA:

L’IK Prize 2016, in collaborazione con Microsoft, ha sfidato i creativi digitali a utilizzare una forma di Intelligenza Artificiale per permettere al pubblico di esplorare, indagare o capire l’arte britannica nella collezione Tate attraverso nuovi modi. Una giuria di esperti ha selezionato quattro idee in risposta a un brief sull’Intelligenza Artificiale. Hanno incluso una proposta per dare alle opere il potere di sognare a occhi aperti, una macchina intelligente che confronta le opere d’arte con l’incessante flusso di immagini provenienti da Internet, un AI artist-in-residence che impara a creare arte, e un esperimento per vedere se una macchina può imparare a descrivere opere d’arte così come gli esseri umani53 .

16, 17 ▷ pp. 59, 60

Vince il progetto italiano Recognition54 di Fabrica55: un algoritmo complesso che svela i legami nascosti e le connessioni visive tra le foto che rappresentano avvenimenti e notizie attuali relazionate alle opere d’arte della Tate56 .

Recognition used four different algorithms to analyse images. Artworks and news images with a high similarity in one (or more) of these categories were selected as a match.

In pratica un dipinto antico può essere messo in relazione con una foto contemporanea sulla base di somiglianze visive e tematiche che li accomuna. Il riconoscimento si basa su quattro categorie: volti, oggetti, contesti, composizioni. Recognition è un ottimo esempio per farvi comprendere quali nuove frontiere si

16. Esempio di applicazione del progetto Recognition di Fabrica.

possono esplorare con l’impiego di IA: un modo innovativo e sicuramente interessante per mettere in relazione le opere d’arte della Tate con immagini del presente, con il fotogiornalismo.

Recognition è rimasto attivo dal 2 settembre al 27 novembre 2016 come sito web e come installazione alla Tate Britain.

17. Esempio di applicazione del progetto Recognition di Fabrica.

Polo del ’900, Torino

Nel 2018 il Polo del ’900 ha avviato SAS – Smart Archive Search57: un progetto che ha dato luogo a una nuova interfaccia per fruire in modo innovativo degli archivi digitali del Polo.

SAS – Smart Archive Search si propone di costruire un nuovo rapporto fra i cittadini e i beni archivistici. Nella relazione con gli archivi entrano in scena gli smart agent: software intelligenti che, utilizzando tecniche come l’Analisi di Linguaggio Naturale e la computer vision, navigano gli archivi e ne “leggono” automaticamente i contenuti (testi, audio, video) imparando progressivamente a riconoscere forme, colori e concetti ricorrenti.

Questo progetto merita di essere segnalato per due motivi: SAS offre la possibilità di accedere ai beni archivistici disponibili nella nuova piattaforma attraverso nuove modalità di interazione, per esempio la ricerca per colore, forme, concetti. Questa modalità permette il coinvolgimento dei giovani e per la sua facilità di utilizzo anche degli over 60. Ed è importante che, oltre alle collezioni d’arte, anche gli archivi storici siano fruibili online in modalità aggiornate, accessibili e più coinvolgenti. Inoltre, per addestrare l’IA a riconoscere e classificare diversi tipi di soggetti e argomenti, e quindi a migliorare le sue prestazioni, è stato coinvolto il pubblico: un inedito esperimento di formazione esterna che ha permesso di mostrare il funzionamento dell’IA in questo progetto. È stato dunque creato un workshop ad hoc per il pubblico condotto da Salvatore Iaconesi e Oriana Persico che hanno commentato:

18, 19. Interfacce SAS per colori e per temi.

Il nostro rapporto con l’Intelligenza Artificiale e i dati è una questione esistenziale: ci riposiziona nel mondo. Viviamo in ecosistemi complessi in cui organizzazioni, esseri umani e non umani coesistono e producono dati ogni giorno, entrando in relazione. La maggior parte delle volte in modi opachi, tanto da non arrivare alla nostra percezione. Usando l’arte e il design posizioniamo i dati e gli algoritmi nella sfera pubblica: SAS si colloca in questo spazio. Da un lato la possibilità di ripensare il senso, l’uso e i confini dell’archivio, generando nuove interfacce online e offline a disposizione dei fruitori del Polo. Dall’altro, la possibilità di esplorare la nostra relazione con l’IA insieme agli abitanti di Torino. È un passaggio fondamentale. Generalmente questi temi, che ci coinvolgono tutti, sono trattati nel chiuso dei laboratori. Con SAS li portiamo nel cuore della città, grazie a un’istituzione culturale che ha compreso profondamente il proprio ruolo di attore dell’innovazione consentendo questa sperimentazione.

Nella fase iniziale del progetto SAS, la piattaforma 9centRo contava circa 85.000 report e 16.000 oggetti digitali; in seguito, i record archivistici sono passati da 85.000 a 256.000, i media digitali da 16.000 a 74.000; i record bibliografici sono 354.700.

Nel 2020, con 9centRo, il Polo del ’900 si è aggiudicato il Premio Gianluca Spina per l’Innovazione digitale nei Beni e Attività Culturali, promosso dall’Osservatorio Innovazione Digitale nei Beni e attività culturali del Politecnico di Milano. SAS-Smart Archive Search è stato sviluppato dal Polo del ’900 insieme al centro di ricerca HER – Human Ecosystems Relazioni – fondato dai due artisti Salvatore Iaconesi e Oriana Persico, e sostenuto dalla Compagnia di San Paolo.

Rijksmuseum, Amsterdam

Un progetto realmente straordinario è Operation Night Watch, il più ampio, e aggiungerei complesso, progetto di ricerca e conservazione nella storia dei capolavori di Rembrandt.

L’obiettivo dell’Operazione Night Watch è la conservazione a lungo termine del dipinto. All’interno di questa pioneristica impresa, i pezzi mancanti di Night Watch (La ronda di notte), sono stati ricostruiti con l’impiego dell’Intelligenza Artificiale.

20, 21, 22 ▷ pp. 64-65 rb.gy/zgcbrm Artificial Intelligence From the series Operation Night Watch Questo progetto testimonia l’importanza fondamentale della scienza e delle tecniche moderne nella ricerca condotta su Night Watch. È grazie all’Intelligenza Artificiale che possiamo ricreare nel dettaglio il dipinto originale e l’impressione che avrebbe fatto.

Robert Erdmann Senior Scientist, Rijksmuseum58

Grazie alla copia commissionata dal capitano Frans Banning Cocq, probabilmente dipinta da Gerrit Lundens nel periodo dal 1642 al 1655, si sapeva com’era il dipinto originale di Rembrandt. Questa copia è servita come base per la ricostruzione realizzata con l’impiego dell’Intelligenza Artificiale. Nella prima fase, il team ha insegnato la tecnica e lo stile di Rembrandt alle cosiddette “reti neurali artificiali”. Una volta completata questa fase, il computer ha ricreato le parti mancanti nello stile di Rembrandt.

I visitatori del Rijksmuseum possono ora godersi Ronda di notte nella sua forma originale, per la prima volta in 300 anni. Diverse sezioni sono state tagliate dal dipinto in passato. Il team di Operation Night Watch ha ricreato con successo questi pezzi mancanti, che ora sono stati montati attorno al famoso lavoro di Rembrandt. Questa ricostruzione basata sulla copia del XVII secolo attribuita a Gerrit Lundens è stata realizzata con l’aiuto dell’Intelligenza Artificiale. Il risultato è una componente significativa della ricerca storico-artistica condotta nell’ambito dell’Operazione Night Watch59 .

Oltre a questo progetto, il Rijksmuseum di Amsterdam sta usando l’IA e, insieme ad altre istituzioni, ha fondato il Cultural AI Lab:

Dipinti, manoscritti, fotografie, video, articoli di giornale: gli istituti possiedono un enorme patrimonio di collezioni digitalizzate. L’Intelligenza Artificiale gioca un ruolo cruciale nell’analizzare queste collezioni e renderle accessibili. Ciò ha portato alla fondazione del Cultural AI Lab, una collaborazione tra Centrum Wiskunde & Informatica (CWI), il KNAW Humanities Cluster, la National Library of the Netherlands (KB), il Netherlands Institute for Sound

20, 21, 22. Il lavoro di ricostruzione dell’opera di Rembrandt Night Watch.

and Vision, il Rijksmuseum, TNO, l’Università di Amsterdam e la Vrije Universiteit Amsterdam. Questi partner hanno unito le forze per sfruttare il potenziale dell’IA per la ricerca culturale e rendere la tecnologia consapevole del contesto culturale60 .

Con il Cultural AI Lab sono stati quindi avviati progetti molto interessanti volti a esplorare l’utilità dell’IA e le sue applicazioni nel panorama museale e artistico.

Concludendo questo capitolo, desidero ancora sottolineare che oggigiorno un museo o un qualsiasi luogo d’arte dovrebbe considerare l’utilizzo delle risorse scientifiche comprese le innumerevoli applicazioni dell’Intelligenza Artificiale non come un mero fine di autodefinizione storica, ma anche e soprattutto come un mezzo per ampliare le finalità della propria identità spazio-temporale e per aumentare la portata della propria missione al servizio del visitatore, dell’uomo, consolidando in termini anche futuristici il binomio Uomo-Cultura. Nei prossimi anni ci verranno proposti progetti ancora più innovativi, volti ad affrontare ed elaborare le nuove realtà e le tematiche di un mondo in continua evoluzione tecnologica, e non solo, nel quale l’uomo cercherà e possibilmente troverà nuove e stimolanti connessioni con la cultura e le sedi della cultura.

Chatbot e Intelligent Personal Assistant

«Voi vedete questa creatura col suo inglese da marciapiede, l’inglese che si terrà in gola sino alla fine dei suoi giorni. Il tipo di ragazza che si serve della parola è tanto lontano da lei quanto la corona di Russia è vicina a voi o a me. Ebbene, signore, in tre mesi io posso far passare questa ragazza per una duchessa a un garden party di qualche ambasciatore.» Pigmalione, George Bernard Shaw

1 ▷ p. 68 Cos’è un chatbot?

Un chatbot è un software in grado di conversare con un essere umano in tempo reale e di rispondere a specifiche domande in base ai dati di cui dispone.

Il chatbot è quella finestra di chat che si apre quando visitiamo una pagina web per chiederci: «Hai bisogno d’aiuto?». Sono i moderni assistenti vocali come Siri, Google Home e Alexa Amazon Echo. Probabilmente la maggior parte di noi ha parlato con un chatbot già almeno una volta. Il chatbot è ad esempio l’assistente virtuale dotato di IA che ci supporta quando facciamo acquisti online o quando chiediamo informazioni sugli orari di apertura di un museo. Sono oggi strumenti molto utili e largamente impiegati nel customer care, nel settore bancario per assistere i clienti nella gestione dei conti online e in moltissimi altri ambiti. Nel settore del turismo aereo, per esempio, vi è BB – abbreviazione di Blue Bot – il chatbot della compagnia KLM che aiuta i clienti a prenotare voli on line. BB è stato progettato con DialogFlow e funziona sulla base di Facebook Messenger e Google Assistant. Questo chatbot è in grado di imparare migliorandosi, conversazione dopo conversazione,