אם יש דבר אחד שמבדיל את כל סרטי ווס אנדרסון מהתחרות הוא שהם כל כך טהורים... אנדרסוניים, כלומר ניתנים לזיהוי מיד.

אבל מהם המבנים הוויזואליים, הצבעים, הנושאים והמניעים שגורמים לך לצרוח "אוי, אבל זה בהחלט ווס אנדרסון" כשאתה רואה פריים בודד ממשפחת טננבאום המלכותיתאוֹהחיים המים?

כלומר, כל אחד כנראה יכול לנחש מושכל לגבי הסגנון האידיוסינקרטי של אנדרסון, מהקומפוזיציות הסימטריות האובססיביות ועד הדמויות הסוריאליסטיות/מוזרות/פריקיות, מפלטות הצבעים העצומות להפליא ועד לנושאים המשפחתיים החוזרים על עצמם.

אבל מה אם הייתה דרך אובייקטיבית, מהירה ואמינה לנתח את הסרטים שלו? כזה שלא בהכרח מסתמך על גישה אישית מופרכת ליצירות האמנות?

זה מה שהניע את יאניק אסוגבה, מפתח תוכנה ומעצב,לחקור את המוטיבים החזותיים של אנדרסון באמצעות למידת מכונה, במיוחד רשת עצבית עמוקה המכונה "Inception V3", המיוצרת על ידי גוגל.

"אני מעריץ של הסרטים של ווס אנדרסון ותמיד מצאתי את הסגנון שלו מעניין אז רציתי לעשות משהו שייתן לי דרך אחרת להסתכל על הסרטים שלו", אמר.ניתן למעוך.

אסוגבה משתמש בארבעה מסרטיו של אנדרסון כמקור לפרויקט שלו --החיים המים,The Royal Tenenbaums, מר פוקס הפנטסטי, וממלכת זריחת הירח --ממנו הוא מחלץ פריים כל 10 שניות, עבור מדגם של 2,309 פריימים בסך הכל.

כפי שחושפת המילה "למידה" בלמידת מכונה, רשתות עצביות הן תוכנות שיש להן את היכולת ללמוד איזה מידע רלוונטי עבורן לאחר תהליך אימון ולאחר מכן לבנות ייצוג המבוסס על נתוני הקלט הללו.

"במהלך האימון מאות אלפי תמונות מסווגות (כלומר מסווגות) מוזנות לרשת והחוזק של החיבורים בין הצמתים מותאם ללא הרף עד שהרשת מנבאת במדויק את התוויות לתמונות מוכרות", מסביר אסוגבה.

אחד המבחנים הראשונים בסרטיו של אנדרסון היה לגבי צבעים.

Asogba בנה את המטריצה ​​על ידי הקלטת כמות האור האדום, הירוק והכחול המשמש להפקת כל פיקסל בסרט. התוצאות די מהפנטות.

בממלכת אור ירח, למשל, כמה אשכולות מודגשים בבירור -- סצנות כהות עם גוון כחול, צהובים וחומים עם אופק כחלחל, חסרי רוויה בהדגשות צהובות ומזהירות ירוקים וצהובים. נשמע נכון, לא?

אבל מה קורה כשאנחנו מוסיפים את הסרטים האחרים? כמה מוטיבים ויזואליים בולטים.

לדוגמה, קבוצת פריימים עם גוון כחול חזק (ניסיון ההתאבדות של ריצ'י בטננבאום,מתקפת הפיראטים פנימהLife Aquatic)או אדומים חזקים, או שוב סצנות כהות עם גוון כחול או בחזית או ברקע.

עד כאן הכל בסדר, שום דבר לא באמת גורם לך לקפוץ על הכיסא שלך. אבל הדברים נעשים מסובכים יותר (ומעניינים) ברגע שאנו עוסקים באובייקטים פיזיים בסרטים ולא בצבעים.

מודל הלמידה העמוקה המשמש את Assogba, Inception V3, מיוצר על ידי Google והוא מאומן על אוסף של תמונות מתויגות - חיות, מכשירי חשמל, ציפורים, רהיטים, אנשים וכו' - המכונה ImageNet.

זה אומר שהרשת העצבית מאומנת ומסוגלת לזהות עצמים מ-1,000 מהקטגוריות הללו. מה קורה כשאנחנו מיישמים את זה על סרטי ווס אנדרסון?

ובכן, כמה נושאים אנדרסוניים מצחיקים בולטים, כפי שאסוגבה מציין:

- אוהלים

- מסכי טלוויזיה

- מדפים

- מכוניות

- טקסטים וכותרות

- איור על שביל

- הרכב מסך מפוצל

אפשר בוודאי לטעון שאותם אובייקטים חוזרים הם די מובנים מאליהם עבור מי שצופה בסרטיו של אנדרסון עם עין קשובה לפרטים והבנה בסיסית של האמנות שלו. אבל יש הבדלים.

"הייתי אומר שההבדל הגדול הוא משך הזמן שלוקח, במקום לצפות בסרטים (שוב ושוב) ולהסתמך על הזיכרונות או ההערות שלנו, המכונה יכולה להסתכל על אלפי תמונות מהרבה סרטים שונים ולהשוות ביניהם במהירות, " הוא אמר.

"זה יכול להציע קווי דמיון ונקודות ציון לאדם להסתכל עליהם, חלקם כאלה שהיינו מוצאים את עצמנו בעוד שאחרים עשויים להיות מפתיעים או פיוטיים בגלל פגמים באלגוריתמים ובמודלים."