Автор: Денис Аветисян
Новое исследование показывает, что искусственный интеллект может значительно повысить точность оценки произведений искусства, особенно в случаях отсутствия истории продаж.
Ищешь ракеты? Это не к нам. У нас тут скучный, медленный, но надёжный, как швейцарские часы, фундаментальный анализ.
Бесплатный Телеграм канал
Глубокое обучение для анализа многомодальных данных, включающих изображения и структурированные данные об аукционных продажах, позволяет прогнозировать стоимость и вероятность успешной сделки.
Несмотря на значительный объем данных, доступных об аукционных продажах произведений искусства, оценка стоимости новых работ остается сложной задачей. В своей работе ‘Deep Learning for Art Market Valuation’ авторы исследуют возможности глубокого обучения для повышения точности оценки произведений искусства путем интеграции визуального контента в прогностические модели. Полученные результаты демонстрируют, что, хотя информация об авторе и предыдущих продажах оказывает наибольшее влияние на прогнозирование цены, визуальные характеристики вносят значимый вклад, особенно при оценке работ, впервые поступающих на рынок. Какие новые перспективы открывает мультимодальный анализ для понимания факторов, определяющих стоимость произведений искусства, и может ли он стать основой для более эффективных стратегий инвестирования в этот сегмент?
Иллюзия Ценности: Сложность Оценки Искусства
Оценка произведений искусства исторически представляет собой сложную задачу, обусловленную высокой степенью субъективности и ограниченностью доступных данных. Традиционно, стоимость определялась экспертным мнением, что неизбежно вносило личные предпочтения и предвзятости. Недостаток полной и прозрачной информации о прошлых сделках, особенно в отношении уникальных или недавно созданных работ, усугубляет проблему. Отсутствие стандартизированных метрик и объективных критериев оценки приводит к значительным расхождениям в ценах на схожие произведения, создавая неопределенность как для продавцов, так и для покупателей. В результате, рынок искусства часто характеризуется информационным асимметрией и сложностью формирования обоснованной цены, что требует разработки более надежных и прозрачных методов оценки.
Традиционные методы оценки произведений искусства, такие как гедоническая регрессия, сталкиваются с серьезными трудностями при анализе новых работ, не имеющих предшествующей истории продаж. Эта проблема возникает из-за того, что гедоническая модель опирается на сопоставление характеристик проданных объектов для определения цены, и, следовательно, не может адекватно оценить произведения, для которых отсутствуют подобные данные. Попытки экстраполировать ценности на основе схожих работ часто оказываются неточными, поскольку уникальные особенности и рыночное восприятие новой работы могут существенно отличаться. Это особенно актуально для начинающих художников или произведений, представляющих новые стилистические направления, где исторические прецеденты ограничены или отсутствуют, что требует разработки альтернативных подходов к оценке.
Определение вероятности успешной сделки играет ключевую роль на рынке искусства, являясь критически важным инструментом как для аукционных домов, так и для коллекционеров. Точная оценка этой вероятности позволяет аукционным домам оптимизировать стратегии продаж, устанавливать реалистичные стартовые цены и минимизировать риски нереализованных лотов. Для коллекционеров, в свою очередь, прогнозирование вероятности сделки позволяет принимать взвешенные решения о покупке, избегая переплаты за произведения искусства с низкой ликвидностью и определяя оптимальное время для инвестиций. Более того, способность предсказывать успешность транзакций способствует повышению прозрачности рынка и формированию более эффективного ценообразования, снижая зависимость от субъективных оценок и экспертных суждений.
Традиционная оценка произведений искусства долгое время опиралась на экспертные суждения, однако подобный подход неизбежно подвержен субъективным искажениям и личным предпочтениям. Несмотря на ценность опыта и интуиции специалистов, эта зависимость от индивидуального восприятия может приводить к значительным расхождениям в оценках и, как следствие, к неоптимальным решениям для коллекционеров и аукционных домов. В связи с этим, всё большее внимание уделяется разработке и внедрению методов анализа данных, позволяющих выявить объективные закономерности и факторы, влияющие на стоимость произведений искусства. Переход к более структурированному, основанному на данных подходу, призван минимизировать влияние субъективных факторов и обеспечить более прозрачную и предсказуемую оценку художественных ценностей.
За Зеркалом Формы: Многомодальный Подход к Оценке Искусства
Представлена многомодальная нейронная сеть, предназначенная для оценки стоимости произведений искусства, использующая как табличные данные (например, информация об авторе, размере, материале), так и признаки, извлеченные из изображений. Данная архитектура объединяет данные из различных источников, позволяя модели учитывать как объективные характеристики, зафиксированные в структурированных данных, так и субъективные визуальные аспекты произведения. Интеграция этих модальностей осуществляется посредством конкатенации векторов признаков, полученных из табличных данных и визуальных представлений, что позволяет модели обучаться на более полном наборе информации и повышать точность оценки стоимости.
Предлагаемая архитектура расширяет возможности традиционной гедонической регрессии за счет включения визуальной информации, что особенно ценно при оценке произведений искусства, впервые поступающих на рынок. В отличие от традиционных методов, которые опираются исключительно на характеристики, зафиксированные в табличных данных (автор, год создания, размер и т.п.), данная модель использует извлеченные признаки из изображений произведений искусства. Это позволяет учитывать субъективные факторы, влияющие на стоимость, такие как стиль, композиция и общее визуальное впечатление, которые сложно количественно оценить в табличных данных и которые особенно важны для работ, не имеющих предыдущих оценок или истории продаж.
В процессе извлечения признаков из изображений произведений искусства используются архитектуры ResNet и ViT для генерации векторных представлений — так называемых “встраиваний” (embeddings). ResNet, благодаря своей глубокой сверточной структуре, эффективно улавливает низкоуровневые визуальные характеристики, такие как текстура и края. ViT (Vision Transformer), напротив, использует механизм внимания для захвата глобальных зависимостей и сложных взаимосвязей между различными областями изображения. Комбинированное использование этих архитектур позволяет получить многогранное представление визуальных особенностей произведения, включая как локальные детали, так и общую композицию, что существенно повышает точность оценки его стоимости.
Интеграция векторных представлений изображений, полученных с помощью архитектур ResNet и ViT, с табличными данными позволяет повысить точность оценки произведений искусства. Объединение визуальных характеристик, зафиксированных в эмбеддингах, с традиционными показателями, такими как автор, размер и год создания, обеспечивает более комплексный анализ стоимости. Экспериментальные результаты демонстрируют, что данная модель превосходит традиционные гедонистические регрессии и другие алгоритмы, работающие только с табличными данными, по всем категориям произведений искусства, включая как работы, уже представленные на рынке, так и новые поступления.
Проверка Реальностью: Подтверждение Точности и Визуальных Инсайтов
Результаты проведенных исследований демонстрируют существенное повышение точности моделей при прогнозировании вероятности совершения сделки и стоимости объекта. Для новых на рынке произведений искусства, мультимодальные модели достигают коэффициента детерминации R^2 в диапазоне 0.64-0.65, что значительно превосходит показатели моделей, основанных исключительно на табличных данных (приблизительно 0.54-0.59). Хотя модели показывают значения AUC в диапазоне 0.73-0.74 и точность классификации 0.67-0.69 для вероятности совершения сделки, эти показатели сопоставимы для мультимодальных и табличных моделей. Для повторных продаж табличные модели демонстрируют R^2 в диапазоне 0.77-0.79, при этом добавление мультимодальных данных не приводит к заметному улучшению результатов.
При оценке недавно появившихся на рынке произведений искусства, мультимодальные модели демонстрируют статистически значимое улучшение точности прогнозирования, достигая значения R-squared в диапазоне 0.64-0.65. Это на 0.10-0.11 выше, чем у моделей, основанных исключительно на табличных данных, которые показывают результат в пределах 0.54-0.59. Указанное повышение свидетельствует о существенном вкладе визуальной информации в процесс оценки стоимости новых произведений искусства.
Применение метода главных компонент (PCA) к векторным представлениям изображений произведений искусства позволило выявить ключевые визуальные характеристики, оказывающие влияние на оценку стоимости. Анализ главных компонент показал, что такие параметры, как цветовая палитра, текстура и композиционные элементы, являются значимыми факторами, определяющими предсказанную стоимость. В частности, выявлена корреляция между определенными цветовыми схемами и ценовым диапазоном, а также влияние сложности текстуры на итоговую оценку. Эти результаты демонстрируют, что визуальные признаки, извлеченные из изображений, могут быть использованы в качестве количественных показателей для более точной оценки стоимости произведений искусства.
Анализ результатов показывает, что модели демонстрируют значение AUC в диапазоне 0.73-0.74 и точность классификации 0.67-0.69 при предсказании вероятности совершения сделки. Важно отметить, что эти показатели практически не отличаются для мультимодальных и табличных моделей. Это свидетельствует об ограниченной дискриминационной способности обеих категорий моделей в контексте прогнозирования вероятности совершения сделки, что указывает на сложность задачи и необходимость дальнейших исследований для повышения точности прогнозов.
При анализе повторных продаж, модели, основанные исключительно на табличных данных, демонстрируют коэффициент детерминации R2 в диапазоне 0.77-0.79. Включение мультимодальных данных (например, изображений) в эти модели не приводит к существенному улучшению показателя R2, указывая на то, что табличные данные содержат большую часть информации, необходимой для точного прогнозирования стоимости при повторных продажах. Это говорит о том, что визуальные характеристики не оказывают значимого влияния на оценку стоимости в данном сценарии.
Разрушая Иллюзии: Снижение Смещений и Повышение Эффективности Рынка
Разработанная модель позволяет корректировать субъективные оценки, часто встречающиеся при предварительной оценке произведений искусства аукционными домами. Используя алгоритмы машинного обучения, система анализирует широкий спектр данных, включая визуальные характеристики, исторические данные о продажах и информацию об авторе, чтобы выявить и нейтрализовать потенциальные искажения в оценках. В результате, предварительные оценки становятся более точными и объективными, что способствует формированию более справедливой цены и снижению риска как для продавцов, так и для покупателей. Повышение точности оценок не только отражает истинную стоимость произведения, но и способствует более эффективному распределению ресурсов на арт-рынке.
Модель, разработанная для оценки произведений искусства, значительно снижает зависимость от субъективных оценок экспертов, что способствует повышению прозрачности и эффективности арт-рынка. Традиционно, стоимость произведения формировалась на основе личного мнения оценщика, подверженного влиянию текущих тенденций и индивидуальных предпочтений. Новая система, анализируя визуальные характеристики и исторические данные о продажах, предлагает более объективную и последовательную оценку. Это не только уменьшает вероятность завышения или занижения стоимости, но и предоставляет участникам рынка — как продавцам, так и покупателям — более надежную информацию для принятия обоснованных решений, создавая более справедливую и эффективную среду для торговли произведениями искусства.
Исследование демонстрирует, что включение визуальных данных в оценку произведений искусства значительно расширяет возможности понимания их истинной ценности. Традиционно, оценки основывались преимущественно на исторических данных о продажах, информации об авторе и текущих тенденциях рынка. Однако, анализ изображений с использованием передовых алгоритмов позволяет учитывать такие факторы, как композиция, колорит, техника исполнения и даже степень сохранности произведения, которые ранее оставались за рамками количественной оценки. Этот подход позволяет более точно определить уникальные характеристики каждого произведения, выявляя его потенциальную привлекательность для коллекционеров и, как следствие, формируя более объективную и всестороннюю оценку, нежели простое сопоставление с аналогичными работами.
Данный подход приносит ощутимую пользу как продавцам, так и покупателям произведений искусства, создавая более прозрачную и справедливую рыночную среду. Благодаря объективной оценке стоимости, основанной на анализе визуальных данных и исторических продаж, продавцы получают возможность установить более реалистичную цену, максимизируя потенциальную прибыль. Покупатели, в свою очередь, получают доступ к более точной информации о стоимости произведения, что позволяет им принимать взвешенные решения и избегать переплаты. Снижение влияния субъективных оценок и повышение степени прозрачности способствуют формированию более доверительных отношений между участниками рынка и стимулируют его эффективное функционирование, создавая условия для устойчивого развития и роста.
Исследование показывает, что даже в такой субъективной области, как оценка произведений искусства, данные, полученные с помощью глубокого обучения, способны внести свой вклад. Однако, как и в случае с изучением сингулярностей, попытка свести сложность к набору параметров всегда ограничена. Бертранд Рассел однажды заметил: «Всё, что действительно важно, должно быть выражено в немногих словах». Подобно этой мудрости, данная работа демонстрирует, что хотя структурированные данные и экспертные оценки остаются ключевыми, включение визуальной информации может существенно повысить точность оценки, особенно для работ, не имеющих истории продаж. Эта деликатная работа подчеркивает, что любая гипотеза о ценности — всего лишь попытка удержать бесконечность на листе бумаги.
Что Дальше?
Представленная работа, демонстрируя возможность улучшения оценки произведений искусства за счёт анализа изображений, лишь приоткрывает завесу над сложной взаимосвязью между объективными данными и субъективной ценностью. Несмотря на то, что структурированные данные и экспертные оценки остаются доминирующими факторами, включение визуальной информации позволяет получить более тонкие представления о вероятности успешной сделки, особенно для работ, не имеющих истории продаж. Однако, подобно горизонту событий, где информация теряется, упрощение модели оценки, даже с использованием глубокого обучения, требует строгой математической формализации, чтобы избежать ложных корреляций и предвзятых интерпретаций.
Необходимо признать, что алгоритм, подобно любому инструменту, лишь отражает те предубеждения и ценности, которые в него заложены. В дальнейшем исследования должны быть направлены на разработку методов, позволяющих оценивать не только рыночную стоимость, но и художественную значимость, избегая редукции искусства к простым числовым показателям. Истинная ценность произведения искусства, возможно, навсегда останется за пределами досягаемости алгоритмов, подобно сингулярности, где известные законы физики перестают действовать.
Перспективы дальнейших исследований включают в себя изучение более сложных моделей, учитывающих контекст создания произведения искусства, его культурную значимость и влияние на последующие поколения. Кроме того, необходимо разработать методы, позволяющие оценивать надёжность и достоверность данных, используемых для обучения алгоритмов, поскольку даже небольшие ошибки могут привести к значительным искажениям в оценке.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.23078.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- БИТКОИН ПРОГНОЗ. BTC криптовалюта
- ПРОГНОЗ ДОЛЛАРА К ШЕКЕЛЮ
- ЭФИРИУМ ПРОГНОЗ. ETH криптовалюта
- SOL ПРОГНОЗ. SOL криптовалюта
- ZEC ПРОГНОЗ. ZEC криптовалюта
- SAROS ПРОГНОЗ. SAROS криптовалюта
- STRK ПРОГНОЗ. STRK криптовалюта
- ДОГЕКОИН ПРОГНОЗ. DOGE криптовалюта
- FARTCOIN ПРОГНОЗ. FARTCOIN криптовалюта
- ПРОГНОЗ ЕВРО К ШЕКЕЛЮ
2025-12-30 09:31