芸術家の抽象芸術と子供や動物の抽象芸術を区別する：人間の知覚と機械の知覚の比較（Shamir et al., ACM Transactions on Applied Perception, 2016）
みなさんこんにちは！
微かに混じり合う教育と心理学とアートを考えていますじんぺーです。
今日も論文を読んでいきます。
芸術家の抽象芸術と子供や動物の抽象芸術を区別する：人間の知覚と機械の知覚の比較（Shamir et al., ACM Transactions on Applied Perception, 2016）
結論から言うと、コンピュータアルゴリズムが抽象画と子供や動物の作品を識別できる割合は約68%であり、正しく識別するための最も強い予測因子は、絵画のフラクタル性であることがわかった。
背景
■抽象表現主義の絵画は、全体的に表現的ではないため、抽象表現主義を理解するには、アーティストが何を達成しようとしているかをよく知る必要がある
・一連の研究では、美術史の専門知識を持たない大人が、抽象表現主義者の作品と、それに酷似した幼児や動物（サル、サル、ゾウ）の作品（素材、色、模様）を見分けることができることが示されている
・芸術家と子供、猿、象という正しい帰属表示があっても、逆の表示があっても、表示がなくても、人々は子供や動物の作品よりも芸術家の作品を偶然よりもはるかに高い確率で選択
・芸術家が描いた絵と子どもや動物が描いた絵の違いは、意図的に描かれているかどうかという1つの評価尺度だけだった（Snapper et al., 2015）
■多くの研究により，絵画スタイルの自動分類が可能であることが示されている
・絵画と関連するキーワードの関連付け，描画方法の識別、画家の認識、芸術スタイル間の類似性の量子化
・コンピュータが教師なしで芸術を分析し，事前の知識や訓練なしに類似した芸術スタイルを自動的に関連付けることができることも示されている
■材料
・実験1および2では、デジタル化された60枚の絵画を使用
・30枚は既知の抽象的な印象派の画家が描いたもので、30枚は未就学児の子どもや動物が描いたもの
・これらのペアは、時間制限なしにランダムな順序で被験者に提示
・実験3では，71人の参加者
・実験4では、21人の参加者がそれぞれの絵画について、作品の意図性を1〜7で評価したデータを用いた
実験
■実験1：芸術家の絵画と子供や動物の絵画の自動分類
・15回の実験の平均分類精度は約0.68±0.0296でプロの抽象表現主義者が描いた絵画と，子供や動物が描いた絵画を分類することができた（P < 0.0017）
▶コンピュータが抽象表現主義の画家の絵と子供や動物の絵を68%の精度で区別できる
・多くの種類の数値画像内容記述子が2つのクラスの作品の識別に関連していますが、最も情報量の多い記述子はフラクタル特徴
■実験2: 絵画の芸術性の自動予測
・式（2）で定義された人間のアノテーションに基づいて決定された芸術性との間には，約0.3（P < 0.024）の相関が見られた
・最も情報量の多い画像内容の数値記述子40個のうち、25個の特徴がフラクタル特徴であることがわかる
・芸術家の作品が未熟な人の作品に比べてより大きな意図を持っていると人間が認識する背景にはフラクタル性があることが示唆
■実験3：人間が芸術家と感じる絵画と，子供や動物と感じる絵画の自動分類
・アルゴリズムが71人の人間の参加者の精度を予測した平均精度は、∼0.657±0.042
▶大人のアーティストの作品と子供や動物の作品のどちらに分類されるかについて、アルゴリズムと人間の間で一貫性があることを示す
・絵画がプロの芸術家の作品なのか、子供や動物の作品なのかを識別しようとする人間は、芸術家自身が絵を描くときよりも、絵画のフラクタル性を利用している
■実験4：人間が認識した絵画の意図の自動予測
・21人の参加者がそれぞれの絵画の意図性の度合いを1（全く意図的でない）から7（非常に意図的である）までの尺度で評価したデータを収集
・人間が認識した意図性と、本アルゴリズムが算出した意図性の平均差は、0.759±0.081と小さくなった
コメント
これはいつもの人間がAI vs. 人間絵画を見分けられるかではなくて、コンピュータがAI vs. 人間絵画を見分けられるかを検討した研究。見分けられる精度とフラクタルの相関がすごくて、大きな意味を持っているんだなあと改めて実感。アーティストは意識的か無意識的かわからないけど、フラクタルを作品に盛り込んでいるのすごい。
論文
Shamir, L., Nissel, J., & Winner, E. (2016). Distinguishing between Abstract Art by Artists vs. Children and Animals. ACM Transactions on Applied Perception, 13(3), 1–17. https://doi.org/10.1145/2912125
