X
YOLO Vision 2024 is here!
YOLO Vision 24
Tháng Chín 27, 2024
YOLO Vision 24
Free hybrid event
Kiểm tra màu xanh lá cây
Liên kết được sao chép vào khay nhớ tạm

AI trong bảo tồn di sản văn hóa và nghệ thuật

Khám phá cách AI đang định hình lại việc bảo tồn và phục hồi di sản văn hóa và nghệ thuật bằng cách sử dụng thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Trong những năm gần đây, sự giao thoa giữa Trí tuệ nhân tạo (AI) và bảo tồn di sản văn hóa đã mở ra những con đường mới để bảo vệ và nghiên cứu các hiện vật lịch sử. Khi công nghệ kỹ thuật số tiến bộ, AI đóng một vai trò ngày càng quan trọng trong việc đảm bảo tuổi thọ và khả năng tiếp cận của di sản văn hóa chung của chúng ta. Bằng cách tận dụng AI, chúng ta có thể hiểu rõ hơn và bảo tồn các chi tiết phức tạp của các tác phẩm nghệ thuật và hiện vật xác định lịch sử của chúng ta.

Tầm quan trọng của việc bảo vệ các hiện vật lịch sử không thể được phóng đại. Những hiện vật này không chỉ là kho báu nghệ thuật mà còn là những ghi chép lịch sử có giá trị cung cấp cái nhìn sâu sắc về xã hội, văn hóa và công nghệ trong quá khứ. Việc bảo tồn chúng đảm bảo rằng các thế hệ tương lai có thể học hỏi và đánh giá cao sự phong phú của lịch sử nhân loại. Các công nghệ AI, đặc biệt là thị giác máy tính, đã nổi lên như một công cụ mạnh mẽ trong nỗ lực này. Thông qua các phương pháp như phát hiện đối tượng, AI có thể xác định và ghi lại các đặc điểm của hiện vật văn hóa với độ chính xác vượt trội, hỗ trợ bảo vệ và nghiên cứu chúng.

Trong suốt bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách AI, đặc biệt là thị giác máy tính, đang được sử dụng trong bảo tồn di sản văn hóa và nghệ thuật, kiểm tra các ứng dụng, lợi ích và thách thức của nó.

Ứng dụng của AI trong nghệ thuật và bảo tồn văn hóa

Hai công nghệ chính hiện đang được sử dụng trong lĩnh vực bảo tồn nghệ thuật và văn hóa: thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Những lĩnh vực này đang định hình lại cách các hiện vật lịch sử và tác phẩm nghệ thuật được ghi lại, khôi phục và truy cập. Thị giác máy tính cho phép AI tăng cường lập danh mục và phục hồi di sản văn hóa bằng cách xác định chính xác các mảnh bị hư hỏng, sau đó được sửa chữa bởi các kỹ thuật viên. Trong khi đó, NLP do AI điều khiển có thể cho phép dịch và số hóa các văn bản cổ, bảo tồn di sản ngôn ngữ và làm cho nó có thể truy cập được cho nghiên cứu và giáo dục trên toàn thế giới. Với ý nghĩ đó, chúng ta hãy khám phá một số ứng dụng của cả hai lĩnh vực chi tiết hơn.

Phục hồi và bảo tồn tác phẩm nghệ thuật

AI đang định hình lại việc phục hồi và bảo tồn các tác phẩm nghệ thuật bằng cách sử dụng các công nghệ mới như thị giác máy tính và học máy. Những công cụ này có thể nâng cao độ chính xác và hiệu quả của việc bảo tồn các hiện vật văn hóa. 

Các mô hình thị giác máy tính có thể được sử dụng để phân tích các tác phẩm nghệ thuật cho phép chúng phát hiện và giúp khôi phục màu sắc bị mờ, điền vào các phần bị thiếu và sửa chữa thiệt hại. AI có thể xác định và mô phỏng màu sắc và kết cấu ban đầu, do đó giúp người bảo quản đưa ra quyết định sáng suốt trong quá trình phục hồi. 

Các mô hình học máy cũng có thể được sử dụng để đánh giá tình trạng của các tác phẩm nghệ thuật, dự đoán sự xuống cấp tiềm năng và hướng dẫn các biện pháp phòng ngừa. Các mô hình như vậy được đào tạo trên các bộ dữ liệu khác nhau có chứa hình ảnh của các tác phẩm nghệ thuật khác, cả trong tình trạng tốt và những tác phẩm đã xuống cấp theo thời gian. Bằng cách học hỏi từ những ví dụ này, mô hình có thể nhận ra các mô hình cho thấy giai đoạn đầu của sự xuống cấp.

Sau khi được đào tạo, mô hình có thể dự đoán tình trạng của tác phẩm nghệ thuật có thể phát triển như thế nào. Ví dụ, nó có thể xác định các khu vực có nguy cơ nứt cao hơn hoặc màu sắc có khả năng phai màu trong điều kiện môi trường hiện tại.

AI cũng có thể giúp tạo ra các bản sao kỹ thuật số và tái tạo ảo các di tích lịch sử, cung cấp trải nghiệm nhập vai trong khi giảm thiểu tương tác vật lý với các hiện vật tinh tế. Những mô hình kỹ thuật số này đóng vai trò là tài liệu tham khảo có giá trị cho mục đích phục hồi và giáo dục. 

Một ví dụ đáng chú ý về vai trò của AI trong việc tái thiết kỹ thuật số các di tích lịch sử được nhìn thấy trong công việc được thực hiện trên Đấu trường La Mã ở Rome. Các nhà nghiên cứu từ Đại học Rome La Sapienza đã khai thác công nghệ nhận dạng hình ảnh được hỗ trợ bởi AI để phân tích cẩn thận mặt tiền của di tích cổ. Các thuật toán AI xác định tỉ mỉ các vết nứt, mô hình xói mòn và thay đổi cấu trúc tinh tế, cho phép các chuyên gia phục hồi thực hiện các can thiệp có mục tiêu vừa hiệu quả vừa tôn trọng tính toàn vẹn lịch sử của Đấu trường La Mã.

Hình 1. So sánh song song tác phẩm nghệ thuật bị hư hỏng ban đầu và phiên bản phục hồi AI của nó, cho thấy độ chính xác và hiệu quả của AI trong phục hồi nghệ thuật.

Số hóa các văn bản cổ

AI đang chuyển đổi số hóa các văn bản cổ thông qua các công nghệ như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và thị giác máy tính. Quét độ phân giải cao và tiền xử lý hình ảnh được tăng cường AI cải thiện khả năng đọc của các bản thảo bị mờ, trong khi các hệ thống nhận dạng ký tự quang học thường được gọi là hệ thống OCR, chuyển đổi các ký tự viết tay hoặc in thành văn bản có thể đọc được bằng máy. 

Các hệ thống này cung cấp phân đoạn văn bản cách ly văn bản khỏi các yếu tố khác như hình ảnh hoặc đồ trang trí, đảm bảo rằng chỉ văn bản có liên quan mới được xử lý. Hệ thống nhận dạng ký tự quang học (OCR), thường được hỗ trợ bởi AI, sau đó chuyển đổi các ký tự viết tay hoặc in thành văn bản có thể đọc được bằng máy.

Các hệ thống AI này được đào tạo bằng cách sử dụng các bộ dữ liệu lớn và đa dạng, bao gồm các văn bản, tập lệnh và các ví dụ ngôn ngữ được số hóa từ các giai đoạn lịch sử và ngôn ngữ khác nhau. Bằng cách học hỏi từ các bộ dữ liệu mở rộng này, các mô hình có thể nhận ra các tập lệnh và ngôn ngữ khác nhau, cho phép dịch và giải thích chính xác.

Tương tự như phục hồi tác phẩm nghệ thuật, AI cũng có thể được sử dụng để tái tạo lại các phần văn bản bị thiếu hoặc bị hư hỏng, làm cho các tài liệu cổ có thể tiếp cận được với các học giả và công chúng trên toàn thế giới. Quá trình này bắt đầu với việc AI được đào tạo trên các bộ dữ liệu mở rộng của các văn bản tương tự từ cùng thời kỳ, ngôn ngữ và phong cách. Như được thể hiện trong bài nghiên cứu Phân tích định lượng phong cách văn học , bằng cách phân tích các bộ dữ liệu này, AI học được các mẫu ngôn ngữ, cụm từ phổ biến và sắc thái phong cách đặc trưng của tác giả hoặc thời đại gốc.

Sau khi được đào tạo, AI sử dụng nhận dạng mẫu để phân tích các phần nguyên vẹn của văn bản, xác định phong cách, ngữ pháp và cú pháp cụ thể. Điều này cho phép AI tạo ra các bản dựng lại hợp lý của các phần bị thiếu, dự đoán những gì có thể đã được viết ban đầu. 

Không cần phải nói rằng một quá trình như vậy giúp tăng cường bảo tồn, tạo điều kiện nghiên cứu và đảm bảo bảo vệ lâu dài di sản văn hóa.

Hình 2. Một chữ viết lịch sử được khắc trên đá, với thị giác máy tính do AI điều khiển dịch văn bản cổ.

Phát hiện giả mạo nghệ thuật

Một lĩnh vực khác của lĩnh vực nghệ thuật mà AI đóng vai trò lớn là phát hiện giả mạo. AI đang trở thành một đồng minh hữu ích khi tăng cường đáng kể khả năng phát hiện giả mạo nghệ thuật thông qua các kỹ thuật và thuật toán phân tích tiên tiến. Các hệ thống AI có thể kiểm tra các tác phẩm nghệ thuật để xác định sự không nhất quán và bất thường tinh tế cho thấy sự giả mạo. Các mô hình thị giác máy tính này phân tích các nét cọ, bảng màu và thành phần vật liệu, so sánh chúng với cơ sở dữ liệu của các tác phẩm xác thực đã biết, do đó phát hiện sự không nhất quán. 

Các mô hình AI cũng có thể xác định các mẫu và kỹ thuật độc đáo được sử dụng bởi các nghệ sĩ cụ thể, như Picasso hoặc Vincet van Gogh, cho phép họ phát hiện ra các giả mạo không sao chép chính xác các chi tiết này. 

Như thể hiện trong Dự đoán lão hóa của các mẫu di sản văn hóa dựa trên vi hình học bề mặt, các thuật toán học máy có thể đánh giá quá trình lão hóa của vật liệu bằng cách phân tích các đặc điểm khác nhau phát triển theo thời gian, chẳng hạn như mô hình oxy hóa, mài mòn bề mặt và thay đổi thành phần hóa học. Các thuật toán này được đào tạo trên các bộ dữ liệu mở rộng chứa cả vật liệu có tuổi tự nhiên và tuổi nhân tạo, cho phép chúng phân biệt giữa patina chính hãng và các mẫu thống nhất hoặc không nhất quán thường thấy trong các giả mạo.

Tiến bộ công nghệ này không chỉ giúp bảo tồn tính xác thực của các bộ sưu tập nghệ thuật mà còn hỗ trợ duy trì tính toàn vẹn của thị trường nghệ thuật bằng cách cung cấp các công cụ mạnh mẽ để xác minh. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải bổ sung phân tích AI với phán đoán của con người chuyên gia để tính đến các sắc thái và sự phức tạp của biểu hiện nghệ thuật. Một điều chúng ta có thể nói chắc chắn là phát hiện giả mạo nghệ thuật do AI điều khiển đại diện cho một công cụ mạnh mẽ trong việc bảo vệ di sản văn hóa và đảm bảo tính xác thực của các tác phẩm nghệ thuật.

Hình 3. Một so sánh trực quan giữa một tác phẩm nghệ thuật đích thực và đối tác giả mạo của nó.

Những thách thức của AI trong bảo tồn nghệ thuật và văn hóa

Khi AI tiếp tục có những bước tiến đáng kể trong việc bảo tồn và phục hồi di sản văn hóa và nghệ thuật, nó cũng mang lại một loạt thách thức độc đáo phải được giải quyết, bao gồm:

Bảo tồn tác phẩm gốc

Khi sử dụng AI trong quá trình phục hồi các tác phẩm nghệ thuật gốc, một thách thức đáng kể nằm ở việc duy trì sự cân bằng tinh tế giữa nâng cao kỹ thuật số và bảo tồn tính xác thực của hiện vật.

Một trong những mối quan tâm chính là AI có thể vô tình ảnh hưởng đến các quyết định được đưa ra trong quá trình phục hồi. Ví dụ: nếu một mô hình AI được đào tạo trên một tập dữ liệu rộng không thể hiện chính xác phong cách hoặc kỹ thuật cụ thể của nghệ sĩ gốc, việc tái tạo hoặc đề xuất kỹ thuật số của nó có thể làm thay đổi đặc tính ban đầu của tác phẩm. Điều này có thể dẫn đến các lựa chọn phục hồi, trong khi hấp dẫn về mặt hình ảnh, không thể hiện trung thực tầm nhìn ban đầu của nghệ sĩ hoặc bối cảnh lịch sử nơi tác phẩm được tạo ra.

Do đó, điều quan trọng là các nhà bảo tồn con người phải đánh giá nghiêm túc các đề xuất do AI tạo ra để đảm bảo rằng bất kỳ sự phục hồi vật lý nào cũng tôn trọng tính xác thực và tính toàn vẹn của tác phẩm nghệ thuật gốc.

Nhạy cảm về văn hóa

Các hệ thống AI phải được thiết kế để tôn trọng các giá trị văn hóa và truyền thống. Việc giải thích sai hoặc xử lý không nhạy cảm các hiện vật văn hóa có thể dẫn đến hiểu lầm hoặc xúc phạm văn hóa. Ví dụ: một số màu sắc, biểu tượng hoặc vật liệu nhất định có thể có ý nghĩa cụ thể trong một nền văn hóa mà một hệ thống AI, thiếu hiểu biết sâu sắc, có thể hiểu sai. Ví dụ, một hệ thống AI được đào tạo chủ yếu về nghệ thuật phương Tây có thể không hiểu đầy đủ tầm quan trọng của các chủ đề và biểu tượng cụ thể trong các tác phẩm nghệ thuật phương Đông, dẫn đến các biểu diễn kỹ thuật số sai lầm hoặc đề xuất phục hồi.

Độ chính xác và độ tin cậy

Đảm bảo tính chính xác của các mô hình AI, đặc biệt là khi xử lý các hiện vật và văn bản hiếm hoặc ít được nghiên cứu, vẫn là một thách thức đáng kể. Các hệ thống AI đôi khi có thể tạo ra lỗi hoặc giải thích sai, điều này có thể dẫn đến việc khôi phục hoặc phân loại sai không chính xác. 

Các mô hình này được đào tạo trên các bộ dữ liệu bao gồm một loạt các ví dụ, bao gồm cả hiện vật hoặc văn bản phổ biến và hiếm, để giúp mô hình khái quát hóa hiệu quả. Tuy nhiên, khi nói đến các hiện vật quý hiếm, có thể không có đủ dữ liệu để đào tạo mô hình AI đầy đủ. Điều này có thể dẫn đến những thách thức như overfitting, trong đó mô hình trở nên quá chuyên biệt trong dữ liệu hạn chế mà nó đã nhìn thấy hoặc không phù hợp, nơi mô hình không tìm hiểu các chi tiết cần thiết. Cả hai kịch bản đều có thể dẫn đến việc trùng tu không chính xác hoặc phân loại sai, do đó làm giảm hiệu quả của mô hình trong việc bảo tồn và giải thích di sản văn hóa.

Xu hướng AI trong tương lai trong bảo tồn di sản văn hóa và nghệ thuật

Tương lai của AI trong bảo tồn di sản văn hóa và nghệ thuật có thể dẫn đến những tiến bộ thú vị có thể thay đổi hơn nữa cách chúng ta bảo vệ và tham gia vào các hiện vật lịch sử. Khi công nghệ AI tiếp tục phát triển, chúng ta có thể mong đợi các ứng dụng tinh vi hơn trong các lĩnh vực như thực tế ảo, thực tế tăng cường và thuật toán học máy nâng cao. Những công nghệ này sẽ cho phép trải nghiệm tương tác và nhập vai hơn nữa, cho phép mọi người trên khắp thế giới khám phá và đánh giá cao di sản văn hóa theo những cách chưa từng có.

Nhìn chung, việc tích hợp AI trong việc bảo tồn di sản văn hóa cũng có thể đóng một vai trò trong lĩnh vực du lịch . Các công nghệ AI đang được sử dụng để tạo ra trải nghiệm thực tế ảo và tăng cường (AR) giúp khám phá các địa điểm văn hóa trở nên phong phú và nhiều thông tin hơn. Ví dụ: khách du lịch có thể sử dụng thuật toán thị giác máy tính được hỗ trợ bởi AI để nâng cao trải nghiệm của họ trong các chuyến tham quan động vật hoang dã và thiên nhiên hoặc để truy cập thông tin chi tiết về các địa danh và tác phẩm nghệ thuật thông qua các tính năng tìm kiếm trực quan trên điện thoại thông minh của họ. 

Những điều rút ra

AI đang chuyển đổi bảo tồn di sản văn hóa và nghệ thuật bằng cách tăng cường tài liệu và phục hồi các đồ tạo tác thông qua các công nghệ như thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Những tiến bộ này làm tăng khả năng tiếp cận và cung cấp những hiểu biết mới, nhưng điều cần thiết là phải giải quyết những thách thức như độ chính xác, nhạy cảm văn hóa và bảo tồn tác phẩm gốc. 

Phải nói rằng, việc thực hiện và hợp tác có trách nhiệm giữa các nhà công nghệ và chuyên gia văn hóa là rất quan trọng để bảo tồn tính xác thực của di sản của chúng tôi. Khi AI phát triển, nó cung cấp những khả năng thú vị để đảm bảo rằng các thế hệ tương lai có thể đánh giá cao và học hỏi từ lịch sử văn hóa phong phú của chúng ta.

Tại Ultralytics, chúng tôi cam kết thúc đẩy công nghệ AI lên một tầm cao mới. Để khám phá các giải pháp AI tiên tiến của chúng tôi và theo kịp những cải tiến mới nhất của chúng tôi, hãy xem kho lưu trữ GitHub của chúng tôi. Tham gia cộng đồng sôi động của chúng tôi và xem cách chúng tôi cố gắng giúp đỡ các ngành công nghiệp như xe tự lái sản xuất! 🚀

Logo FacebookBiểu trưng TwitterBiểu trưng LinkedInBiểu tượng sao chép liên kết

Đọc thêm trong danh mục này

Hãy xây dựng tương lai
của AI cùng nhau!

Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning