Storici dell’arte fatevi da parte, da oggi ci sarà “qualcun altro” a fare il vostro lavoro: a mettere (quasi) la parola fine a un’annosa questione di attribuzione, arriva l’Intelligenza Artificiale e, in questo caso, si tratta di una firma clamorosa: Art Recognition, un premiato sistema di IA specializzato in autenticazioni artistiche, ha infatti rilevato la paternità di Raffaello per un dipinto di tavola del XVI secolo, raffigurante una Madonna con Bambino e San Giovannino. L’opera fu acquistata dal signor Anthony Ayers nel 1995, in un negozio di antiquariato di Cotswold, in Inghilterra, e se l’attribuzione dovesse essere confermata, potrebbe valere anche centinaia di milioni. L’ultima opera di Raffaello venduta in asta fu aggiudicata da un privato nel 2009 da Christie’s, per circa 32 milioni di euro e, in quel caso, si trattava di uno schizzo preparatorio su carta di una testa di Musa per la Stanza della Segnatura.
Ayers ha sempre creduto fortemente nella paternità raffaellesca della sua Madonna con bambino e, in 30 anni, le ha provate tutte per dimostrare la sua verità, arrivando a spendere la ragguardevole cifra di 500mila dollari per assumere specialisti, ricercatori e studiosi al fine di analizzare l’opera in ogni sua parte materiale, dalle vernici al supporto del pannello di legno. Parallelamente, sono state effettuate anche ricerche di archivio, per risalire ai vari passaggi di mano: l’antiquario britannico aveva acquistato il dipinto da un suo collega americano, con sede nel Kentucky, che a sua volta l’aveva ricevuto dalle Suore della Carità.
Studi successivi hanno dimostrato che l’opera era stata donata alle Suore nel 1837 dal vescovo Joseph Flaget, da cui il dipinto ha preso poi il nome. Prima di allora, si crede che la Madonna Flaget facesse parte delle collezioni vaticane. La presenza della quercia nel dipinto suggerisce che in origine fosse una commissione della famiglia Della Rovere, che sarebbe passata alla famiglia Medici attraverso il matrimonio di Vittoria Della Rovere con Ferdinando de’ Medici e, infine, al Vaticano. Sfortunatamente Ayers è morto all’inizio di quest’anno ma sua moglie, Dawn Turco, insieme agli amici Larry Cohen e David Sager, hanno continuato il suo lavoro e hanno deciso di rivolgersi anche all’intelligenza artificiale, interpellando il programma di intelligenza artificiale della società di Zurigo Art Recognition che, nel mondo dell’arte, gode già di una certa popolarità ed è supportata, tra gli altri, dal programma assicurativo di Arte Generali e dalla Karel Appel Foundation.
La IA di Art Recognition lavora su una DCNN rete neurale convoluzionale profonda, un sistema di apprendimento automatico, o deep learning, il cui funzionamento è ispirato ai processi biologici alla base dell’organizzazione della corteccia visiva animale. In sostanza, il processo insegna alle macchine a riconoscere e associare elementi, forme e colori per astrazione, esattamente come facciamo noi. Nel caso della Madonna Flaget, l’Intelligenza Artificiale è stata addestrata su un set di dati di alta qualità contenente immagini di tutti i dipinti attualmente noti per essere stati creati da Raffaello e un set di contrasto di falsi, comparabili e contemporanei. Il sistema ha quindi identificato chiaramente le varie caratteristiche della mano di Raffaello, come la pennellata dell’artista, nonché le variazioni di colore e gli elementi compositivi.
Art Recognition ha esaminato 16 singoli segmenti della Madonna Flaget, oltre al dipinto nel suo insieme e l’analisi finale ha dimostrato che il dipinto non è interamente di Raffaello. Ma i volti della Madonna e del Bambino sono stati confermati di sua mano, con certezza di attribuzione, rispettivamente, al 96,57% e al 96, 4%. Questa divisione dei lavori, con le parti più significative dell’opera lasciate al Maestro, era piuttosto comune per le botteghe dell’epoca.
Le scoperte di Art Recognition sono peraltro conformi alle precedenti indagini condotte dalla società Art Analysis and Research, che ha condotto studi scientifici e tecnici sulla pittura per quattro anni. La conclusione raggiunta dagli esperti umani è che il dipinto era probabilmente opera dello studio di Raffaello, a causa della presenza di orpimento, un pigmento ricavato da un minerale raro utilizzato da un gruppo molto selezionato di pittori rinascimentali, tra cui, appunto, Raffaello.
«Attraverso l’intelligenza artificiale, offriamo obiettività e accessibilità ai clienti», ha affermato Carina Popovici, fondatrice e CEO di Art Recognition, sulla cui home page si legge a chiare lettere: “There is a better way to authenticate art”. «La storia dell’arte, la provenienza, l’analisi chimica e altri metodi sono tutti fondamentali per la piena comprensione di un’opera d’arte ma le decisioni di attribuzione non dovrebbero essere lasciate esclusivamente all’occhio soggettivo degli umani», ha concluso Popovici.
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Questa è la risposta dell’intelligenza artificiale sulla sua attendibilità:
L'attendibilità dell'attribuzione attraverso l'intelligenza artificiale dipende dal tipo di attribuzione e dal tipo di algoritmo utilizzato. In generale, l'attribuzione attraverso l'intelligenza artificiale può essere molto attendibile, ma ci sono anche limiti e potenziali problemi.
Per esempio, se l'obiettivo dell'attribuzione è quello di identificare l'autore di un testo, l'intelligenza artificiale può utilizzare una serie di algoritmi che analizzano i modelli di scrittura, lo stile, il lessico e altre caratteristiche linguistiche per identificare il possibile autore. Questo tipo di attribuzione può essere molto attendibile se l'algoritmo è ben progettato e addestrato con un ampio set di dati.
Tuttavia, ci sono anche limiti e problemi potenziali. Per esempio, se il testo è stato scritto da più autori o se l'autore ha cercato di mascherare il suo stile di scrittura, l'attribuzione può diventare più difficile. Inoltre, l'intelligenza artificiale può essere influenzata dalla qualità dei dati di addestramento, dalle preferenze e dai pregiudizi dell'algoritmo o dell'utente che lo utilizza.
In generale, l'attribuzione attraverso l'intelligenza artificiale può essere molto utile in molti contesti, ma è importante essere consapevoli delle sue limitazioni e dei potenziali problemi.