Quando il Machine Learning incontra l’Arte

Questa statuina di donna ha 233.000 anni, e si dice che sia l'opera d'arte più antica mai ritrovata. In base alle analisi al microscopio, gli archeologi affermano che è stata modellata a mano, probabilmente da uno dei primi artisti al mondo. È stata incisa con della selce, usata anche per dare forma a testa e braccia.

Questa statuina in materiale vulcanico di 233.000 anni fa, alta 3,5 cm, è l'opera d'arte più antica mai scoperta.
Fin dagli albori, l'arte è stata influenzata dagli strumenti e dalla tecnologia a disposizione in quel momento per la creazione e la condivisione delle opere. Le grandi innovazioni nella pittura e nella stampa, o l'invenzione della fotografia, hanno fornito strumenti per l'espressione della creatività e hanno lasciato un segno profondo nella nostra cultura. A sua volta, l'arte ha ispirato l'innovazione e spinto la tecnologia a progredire, e anche oggi vale lo stesso.

Il nostro team di Google Arts & Culture ha voluto scoprire cosa può fare il machine learning nelle mani degli artisti, dei musei o dei curatori, per creare nuove esperienze e rendere l'arte accessibile a tutti. Ecco perché abbiamo invitato nel nostro Lab di Parigi i creative coders (pensate a chi è allo stesso tempo software engineer e artista) a sperimentare insieme.

Oggi siamo felici di condividere con voi il risultato di queste contaminazioni: date un'occhiata a Google Arts & Culture Experiments, un nuovo spazio online dove ammirare e giocare con i progetti sperimentali a cui abbiamo dato vita.

Con questi esperimenti, potrete esplorare centinaia di migliaia di opere d'arte e lasciare che il machine learning guidi la vostra scoperta:

• X Gradi di separazione: si dice che sia possibile trovare in pochi passaggi un collegamento tra due persone qualsiasi al mondo, tramite gli amici degli amici. Un po come Kevin Bacon è collegato a chiunque ad Hollywood. E per quanto riguarda le opere d'arte? Il nostro "X Degrees of Separation", creato in collaborazione con l'artista del codice Mario Klingemann, vi permette di scegliere due opere qualsiasi, e l'algoritmo del machine learning troverà un percorso visivo che le collega attraverso una serie di opere simili. 
• t-SNE Map: abbiamo visto tutti dei dipinti di paesaggi, ma se volessimo vedere un paesaggio della storia dell'arte? Ora potete viaggiare tra centinaia di migliaia di opere di tutti i secoli, organizzate in un immenso paesaggio 3D per questo esperimento. Più il computer valuta simili due opere d'arte, più saranno vicine sulla mappa. L'esperimento è stato realizzato in collaborazione con l'artista dell'interazione digitale Cyril Diagne. 
• Tags: un'immagine vale più di mille parole. Nel nostro esperimento Tags il computer ha analizzato le opere d'arte e ha inserito dei tag in base a tutto quello che ha rilevato nell'immagine. In questo modo potete esplorare nelle opere di tutto il mondo dell’arte qualunque cosa, da "capigliatura" a concetti più astratti come "calma" o "felice". 

"X Degrees of Separation" vi permette di scegliere due opere qualsiasi, e l'algoritmo del machine learning troverà un percorso visivo che le collega attraverso una serie di opere simili.
Siamo felici di vedere un così un grande entusiasmo per il machine learning nella cultura, specialmente tra i creative coder sia fuori che dentro Google. Che siate creative coder esperti, o alle prime armi, date un'occhiata al nuovo sito web AI Experiments a cura dei nostri amici del Creative Lab. Potrete trovare risorse e fonti di ispirazione.