Классификация картин по автору и стилю — экстремально сложная задача, которая требует от историка искусств высокой компетенции. Однако американские исследователи сумели сделать самообучающуюся компьютерную систему, которая выполняет такую работу лучше человека.

До последнего времени область истории искусства оставалась одной из немногих дисциплин, избежавших компьютеризации. Ни один алгоритм не справлялся с этой сложной задачей, как анализ картин, определение живописца, стиля и содержания. Однако новая система, построенная на месте базирования нейронной сети, не только дает возможность автоматизировать этот процесс, но и много раз превосходит человека по точности и скорости работы.

Программа была разработана американскими исследователями Ахмедом Ильгамалом и Бабаком Салехом, которые трудились над ней на протяжении последних 2-х лет. В итоге их работы получилось установить связи между художниками и стилями, над пониманием которых историки искусства трудились на протяжении многих лет. Чтобы добиться такого результата исследователи добавили в систему более 80 000 картин, нарисованных на протяжении пятнадцать веков. Данные работы принадлежали к 27 различным стилям. Система научилась точно распознавать, что изображено на картине, в котором жанре и какой техникой.

В итоге самообучения компьютерная система получила возможность классифицировать изображения более чем по 400 различным признакам. Все это привело к большому числу интересных открытий. Так, исследователи нашли удивительное сходство между работами Клода Моне и Камиля Писсаро, которое, по всей видимости, объясняется тем, что художники были приятелями и перенимали друг у друга определенные навыки.

Также ученым получилось обнаружить близкую связь подобных художественных стилей, как фовизм и экспрессионизм, а маньеризм продемонстрировал тесное родство со стилем ренессанса. Новая программа даст возможность быстро и точно классифицировать большое число художественных произведений и глубже понять процесс развития искусства.