Picasso, nebo Monet? Abstrakce nebo realita? Kalifornský technologický institut představil studii odhalující, jakým způsobem se díváme na umění. Jednoduchý počítačový program dokáže přesně předpovědět, které obrazy se kterému člověku budou líbit.

Výstupy studie pracující s 1 500 dobrovolníky přinesl časopis Nature Human Behavior. Oslovení lidé hodnotili obrazy z různých výtvarných období, od impresionismu přes kubismus až k abstrakci. Jejich odpovědi byly přeneseny do počítačového programu. Ten poté dokázal předvídat jejich preference nad očekávání dobře.

Jeden z autorů projektu, Kiyohito Iigaya pracující v laboratoři psychologie, byl výsledkem velmi překvapen: „Myslel jsem si, že hodnocení umění je osobní a subjektivní.“ Podle profesora Johna O´Dohertyho se zdá, že lidé používají elementární prvky obrazu a kombinují je. „To je první krok k pochopení toho, jak tento proces funguje,“ říká.

Program nejprve „rozbije“ vizuální atributy obrazu na to, co autoři nazývají prvky nízké úrovně – vlastnosti jako kontrast, sytost a odstín – a také na prvky vysoké úrovně, které vyžadují lidský úsudek, jako je to, zda je obraz dynamický, nebo nehybný. Poté odhaduje, do jaké míry je zohledněna konkrétní vlastnost při rozhodování o tom, jak moc se určité umělecké dílo hodnotiteli líbí.

Vědci navíc zjistili, že by také mohli trénovat hlubokou konvoluční neurální síť (DCNN), aby se naučili předpovídat umělecké preference dobrovolníka s podobnou úrovní přesnosti. DCNN je typ programu strojového učení, ve kterém je počítači předkládána řada tréninkových obrazů, aby se mohl naučit klasifikovat objekty, jako jsou třeba kočky versus psi. Tyto neuronové sítě mají jednotky, které jsou navzájem propojeny jako neurony v mozku. Změnou síly spojení jedné jednotky s druhou se síť může „učit“.

„U modelů s hlubokou neuronovou sítí vlastně nevíme přesně, jak síť řeší konkrétní úkol, protože modely se učí samy, podobně jako to dělají skutečné mozky,“ vysvětluje Iigaya. „Může to být velmi záhadné, ale když jsme se podívali do neuronové sítě, byli jsme schopni říct, že konstruuje stejné kategorie funkcí, které jsme si sami vybrali.“ Tyto výsledky naznačují možnost, že by se prvky používané k určení estetické preference mohly přirozeně objevit v mozkové architektuře.

V další části studie vědci také prokázali, že jejich jednoduchý počítačový program, který již byl „proškolen“ na umělecké preference, dokáže přesně předpovědět, jaké fotografie by si dobrovolníci přáli vidět. Předložili jim fotografie bazénů, jídla a dalších scén a viděli podobné výsledky jako ty, které se týkaly obrazů. Ukázalo se zároveň, že obrácení pořadí také fungovalo: po prvním zaškolení dobrovolníků na fotografie mohli pomocí programu přesně předpovědět umělecké preference subjektů.