当艺术史大神都看不出来画的真假时，就需要把画送到实验室。结合各种高大上的检测手段（比如红外看颜料的化学成分，碳-14含量看画的年代，气相色谱分离成分并化学分析），才能下比较靠谱的结论。
现在让AI出手，就不用搞这么复杂啦。
最近有个新的递归神经网络RNN模型系统可以把画拆解成单个笔触或者线条，只要看笔触的风格就知道是谁画的。
这个模型呢，是美国新泽西州的罗格斯大学Ahmed Elgammal团队（之前发表过AI画画通过图灵测试的算法的团队ヽ（？？ω？？ ）ゝ），是和荷兰绘画工作室的研究人员一起出力搭建的。
他们用艺术大神的作品来训练这个模型，像毕加索，马蒂斯，莫迪利亚尼等等，模型的表现不错，能够把差不多300张画拆解成8万次笔触。
△ 拆解笔触的示例：毕加索的版画
现在光看单个笔触的特征，它就可以猜出是哪个大师的作品了，准确率在70%到90%之间。
可能有完美主义倾向的研究人员觉得，这样还不够。
如果还能看笔触的轮廓（线条的粗细），那才流弊。所以他们继续折腾，再训练了个算法看笔触的轮廓。希望能同时用两个的模型，先看是谁画的，再看是不是真的。
看笔触轮廓的模型还可以给拆解笔触的RNN提供一些额外的关键信息，像大神下笔的时候用了多大的力，线条的粗细是多少等等。
△ 笔触轮廓的算法所参考的Dantzig的画作分析方法学
如果没有后来这个模型的话，RNN就像黑箱一样，研究人员也解释不了RNN输出的结果。这两个模型一起用，判断是谁画的准确率可超过80%。所以，这两个模型的区别就在于能不能分清真假作品。
为了看建的模型能不能验假，研究人员找了一批当代画家，尽可能高仿这些画作。没想到，两个模型配合的表现敲厉害，只要看单个笔触，就能100%找出高仿，一抓一个准。
“不是我吹，恐怕人都做不到这么准，”罗格斯大学的教授Ahmed Elgammal对团队搭的模型很自豪。
“不过呢，我们模型也还是有局限性的。遇到那些笔触模糊的画就一点办法没有了。”
他们接下来打算，拿印象派的画和其他一些19世纪笔触硬朗精细的话来进一步验证模型的效果。
荷兰提尔堡大学的Eric Postma十多年以前，就开始运用AI来看画是真是假。他觉得，这个研究最有价值的地方，是研究团队借用第二种模型搞清楚了RNN是干什么的。
△ 荷兰提尔堡大学数据科学家的Eric Postma
“未来，艺术圈肯定还会有更多的地方是要用到AI的，”他强调，“但可惜的是，很多研究艺术史的人和研究人员还没有摆脱传统的思维习惯。对新的技术不够关注，很少有意识去思考AI怎么应用到艺术圈，怎么提高验假的效率。”
“但这也不能怪他们，”他说，“毕竟，机器获得结果的原理过程很复杂，能理解的圈里人太少了。”所以Eric Postma希望这次的研究，可以让更多艺术人了解到AI能帮他们做些什么。
不满足于只用AI来画画，罗格斯大学的教授Ahmed Elgammal，这次还捣鼓出了鉴真假画的算法。在他们最新发表的论文里面，他提到了AI鉴画的3大优势：
1）名画验假的工作速度快多了。
2）还可以突破其他传统方法的局限。比如说，近现代的画，之前鉴别起来很困难。因为所用的画布和颜料都非常容易拿到，那么再分析年代和化学成分就没什么卵用了。
3）最最最重要的是，AI鉴别便宜多了。很多时候，那些高端的实验室验假的费用比真画本身的价值都要高。
