Das Fälschen von Kunstwerken ist ein lukratives Geschäft. Millionen von Dollar kann ein talentierter Kunstfälscher verdienen, indem er der Kunstwelt davon überzeugt, das Gemälde sei echt. Immer wieder erschüttern Skandale den Kunstmarkt, wenn sich herausstellt, dass die Sammler auf täuschend echte Nachahmungen hereingefallen sind und Unsummen für Fälschungen ausgegeben haben. Experten gehen davon aus, dass rund 50% der auf dem Kunstmarkt gehandelten Werke Fälschungen sind. Doch das könnte sich bald ändern – denn die Forscher der Rutgers University führen derzeit einen computergestützten Ansatz zur Analyse von Strichen in Linienzeichnungen ein, der in der Lage ist, die ursprüngliche Arbeit zweifelsfrei zu bestimmen und eine Fälschung zu erkennen, indem sie sich nur die Striche ansehen, aus denen ein Stück zusammengesetzt ist.

Quelle: https://arxiv.org/pdf/1711.03536.pdf

Gefälschte Kunstwerke zu erkennen ist ein schwieriges Unterfangen. Experten analysieren Pigmente und Bindemittel, bestimmen mittels Radiocarbonmethode das Alter des Holzes und der Textilien, setzen Infrarotreflektografie, Röntgenaufnahmen und vieles mehr ein, um den Fälschern nicht auf den Leim zu gehen. Denn gute Fälscher wissen, die Pinselführung der Künstler nachzuahmen. Fast. Das der eigentliche Künstler doch einen unnachahmlichen Stil pflegt, macht sich die Bild Erkennung der künstlichen Intelligenz der Rutgers University zunutze. Und könnte damit bald den meisten Fälschern auf die Spur kommen. Mittlerweile erreicht die Kunst Erkennung der Ai bei bestimmten Künstler eine fast 100%ige Trefferquote. Durch Maschine Learning lernt sie die Strichführung bekannter Künstler wie Pablo Picasso, Amedeo Modigliani, Egon Schiele, Henry Matisse und vieler anderer.

Maschine Learning beschreibt einen Vorgang, bei dem eine Künstliche Intelligenz sich selbst Wissen aneignet. Die KI baut sich selbst einen Wissensvorrat auf, indem sie aus Erfahrung lernt. In diesem Falle wurden der KI 300 Strichzeichnungen berühmter Künstler gezeigt. Die Wissenschaftler mussten der KI nur noch sagen, zu welchen Künstlern diese Zeichnungen gehörten. Sie teilte diese Zeichnungen in 80.000 Einzelstriche auf und lernte somit den Stil der Künstler. Bald darauf war die Kunst Erkennung in der Lage, fast alle ihr unbekannten Werke den richtigen Künstlern zuzuordnen. Bei Fälschungen lag die Trefferquote bei 100%. So gut die Fälscher auch das menschliche Auge zu täuschen vermögen, die Bild Erkennung lernte die Fälschungen von den Originalen durch die ganz eigene Strichführung der Künstler zu unterscheiden.

Dieses Experiment zeigt, dass die vorgeschlagene Methodik einzelne Striche mit einer Genauigkeit von 70%-90% klassifizieren und über Zeichnungen mit einer Genauigkeit von über 80% aggregieren kann, während sie robust genug ist, um von Fälschungen mit einer Genauigkeit von 100% getäuscht zu werden, um Fälschungen in den meisten Einstellungen zu erkennen.

Bislang gehören nur Zeichnungen mit Tinte und Bleistift, Holzschnitte und Radierungen zum Repertoire der Kunst Erkennung. Das soll sich aber in Zukunft ändern. Die KI soll sogar in der Lage sein, Fälscher zu entlarven, die neue Werke im Stile alter Meister als Originale ausgeben. Dafür muss sie nur noch lernen, Künstler nicht nur anhand von Strichen zu erkennen.

Quelle: https://arxiv.org/pdf/1711.03536.pdf