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　　藝術(shù)史或許能讓計算機來教
　　
　　但是在進行繪畫作品分類工作上，機器學(xué)習(xí)暫時還無法做到最好。
　　
　　舉個例子，Saleh和Elgammal的機器學(xué)習(xí)算法很難區(qū)分卡米爾·畢沙羅和克勞德·莫奈的繪畫作品。但是藝術(shù)家們只需要做一點小小的研究就能明確區(qū)分，十九世紀末二十世紀初兩人在法國非常活躍，并且都在巴黎Académie Suisse藝術(shù)學(xué)院進修，利用這些背景，專家會知道畢沙羅和莫奈是一對好基友，彼此也會分享自己對藝術(shù)的經(jīng)驗。所以，如果他們兩人的藝術(shù)作品有幾分相似，也就不足為奇了。
　　
　　還有一個例子，機器學(xué)習(xí)也無法很好地區(qū)分莫奈和美國印象派畫家蔡爾德·哈薩姆，后者深受法國印象派畫家和莫奈的印象。類似這種關(guān)聯(lián)，就需要人為來進行判斷了。
　　　　
　　除了上述幾個缺陷之外，機器算法還能尋找藝術(shù)風格之間的聯(lián)系。舉個例子，它常常會混淆抽象表現(xiàn)注意和行動派繪畫，因為藝術(shù)家是通過在畫布上點滴或甩畫漆來完成作品的。Saleh和Elgammal表示，如果是一位人類觀察者，應(yīng)該能夠理解這種混淆。他們說道，“行動派繪畫其實可以看做是抽象表現(xiàn)主義的一種子類型。”
　　
　　機器算法還可以在類似的繪畫作品中“找不同”。比如表現(xiàn)主義畫派和野獸畫派，后者通常會被認為是表現(xiàn)主義畫派的一種形式。此外，機器算法還可以將人文主義和文藝復(fù)興時期的藝術(shù)風格聯(lián)系起來，這種聯(lián)系清晰的反映出一個事實，那就是道德觀念曾經(jīng)融入在早期文藝復(fù)興時期的繪畫作品里面。
　　
　　其他直接的聯(lián)系包括，文藝復(fù)興和早期文藝復(fù)興時期的繪畫，印象派和后印象派的繪畫，立體派和后期綜合立體主義的繪畫。
　　
　　這些聯(lián)系如果要讓藝術(shù)歷史學(xué)家來分析的話，可能需要幾十年，甚至幾百年，但是如果通過機器學(xué)習(xí)方法，只需幾個月時間。這對于研究藝術(shù)史來說有著非常重要的意義，全新機器學(xué)習(xí)算法有一個應(yīng)用，就是可以挑選出具有類似特點的繪畫作品（見上圖）。這將是一個非常強大的工具，因為歷史學(xué)家可能永遠都不會知道不同藝術(shù)家之間存在的聯(lián)系，以及不同藝術(shù)家之間在作品上是如何相互影響的，而借助機器學(xué)習(xí)則能探索更多。
　　
　　機器學(xué)習(xí)算法提供了一種全新的藝術(shù)探索形式，說不定會為藝術(shù)界帶來意想不到的效果！