Yapay zeka (AI) kullanarak yapılan yeni bir analiz, Raphael’in “Madonna della Rosa” adlı ünlü tablosundaki Aziz Joseph’in yüzünün, İtalyan usta tarafından yapılmamış olabileceğini ortaya koydu.
Detaylar haberimizde…
Yapay zeka (AI), insan gözünün kaçırdığı detayları görüntülerde tespit etme yeteneğiyle giderek daha fazla dikkat çekiyor. Yakın zamanda geliştirilen bir AI sinir ağı, Raphael‘in ünlü tablosu “Madonna della Rosa”daki bir yüz hakkında sıra dışı bir bulguya ulaştı: Bu yüzün aslında Raphael tarafından resmedilmediği düşünülüyor.
Söz konusu yüz, tablonun sol üst köşesinde görülen Aziz Joseph’e ait. “Madonna della Rosa” (Gülün Madonna’sı) olarak da bilinen bu eserin Raphael’in özgün bir çalışması olup olmadığı sanat tarihçileri arasında uzun süredir tartışma konusu olmuştur. Bir sanat eserinin kökenini belirlemek için çeşitli kanıtlar gerekirken, AI algoritmasına dayanan yeni bir analiz yöntemi, en azından bazı fırça darbelerinin başka bir sanatçının elinden çıktığı yönündeki görüşü destekliyor.
AI Algoritması ile Detaylı Analiz
Birleşik Krallık ve ABD’den araştırmacılar, İtalyan ustanın fırça işçiliğinin sonucu olduğu kesin olarak bilinen eserlere dayanarak özel bir analiz algoritması geliştirdiler. Birleşik Krallık’taki Bradford Üniversitesi’nden matematikçi ve bilgisayar bilimcisi Hassan Ugail, araştırmacıların 2023 yılında yayınlanan bulgularını açıklarken, “Derin özellik analizi kullanarak, bilgisayarı fırça darbelerinden renk paletine, gölgelendirmeye ve eserin her yönüne kadar Raphael’in tarzını çok detaylı bir şekilde tanıması için doğrulanmış Raphael resimlerinin görüntülerini kullandık,” dedi.
Ugail, “Bilgisayar, insan gözünün görebileceğinden çok daha derinlemesine, mikroskobik düzeye kadar görüyor,” ifadelerini kullandı.
Makine Öğrenimi ve Sonuçlar
Makine öğrenimi süreçleri tipik olarak geniş bir örneklem havuzunda eğitilmeyi gerektirir; bu da tek bir sanatçının ömrü boyunca ürettiği eserler söz konusu olduğunda her zaman mümkün olmayabilir. Bu durumda ekip, Microsoft tarafından geliştirilen ResNet50 adlı önceden eğitilmiş bir mimariyi, Destek Vektör Makinesi adı verilen geleneksel bir makine öğrenimi tekniğiyle birleştirdi.
Bu yöntemin daha önce Raphael resimlerini tanımlamada %98 doğruluk seviyesine sahip olduğu gösterilmişti. Genellikle tüm resimler üzerinde eğitilen AI, bu çalışmada ekip tarafından tek tek yüzlere bakması için de yönlendirildi.
Madonna, Çocuk ve Aziz John’un Raphael’in elinden çıktığı belirlenirken, aynı durum Aziz Joseph için geçerli olmadı. Araştırmacılar, tablonun otantikliği üzerine yapılan önceki tartışmalarda da Aziz Joseph’in yüzünün çerçevedeki diğer figürlere göre daha az başarılı bulunduğunu belirtiyorlar.
Muhtemel Sanatçı ve Teknolojinin Rolü
Ugail, “Della Rosa’yı bir bütün olarak test ettiğimizde, sonuçlar kesin değildi,” dedi. “Bu yüzden, tek tek parçaları test ettik ve resmin geri kalanı Raphael olarak doğrulandı जबकि, Joseph’in yüzünün büyük olasılıkla Raphael olmadığı ortaya çıktı.”
Raphael’in öğrencilerinden biri olan Giulio Romano’nun dördüncü yüzden sorumlu olabileceği düşünülüyor, ancak bu kesin değil. Bu olay, modern teknolojinin klasik resimlerin sırlarını açığa çıkarmanın bir başka örneği olarak dikkat çekiyor.
Uzmanlar, “Madonna della Rosa”nın 1518 ile 1520 yılları arasında tuval üzerine resmedildiğini tahmin ediyorlar. 1800’lerin ortalarında sanat eleştirmenleri, Raphael’in eserin tamamını resmetmemiş olabileceğinden şüphelenmeye başlamışlardı.
Şimdi bu şüpheler neredeyse kesin olarak kanıtlanmış durumda, ancak çalışmanın arkasındaki araştırma ekibi, bu AI’nın gelecekte sanat uzmanlarına yardımcı olacağını, onların yerini almayacağını vurgulamakta istekli.
Ugail, “Bu, AI’nın insanların işlerini elinden aldığı bir durum değil,” dedi. “Bir sanat eserinin otantikliğini belirleme süreci, kökeninden pigmentlerine, eserin durumuna ve daha pek çok yönüne bakmayı içerir. Ancak bu tür bir yazılım, bu sürece yardımcı olacak bir araç olarak kullanılabilir.”
Araştırma Heritage Science dergisinde yayınlandı. Bu makalenin önceki bir versiyonu Aralık 2023’te yayınlanmıştı.
Derleyen: Enis Yabar
