机器视觉和美术馆藏品管理

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因为疫情的影响,全球美术馆/博物馆的完全开放仍需静待时日,空间阻隔下,信息的流动和沟通显得更加迫切。时下全球美术馆和博物馆在可持续发展、在地化、数字化建设等方面面临着相似的问题,CAFAM在寒假闭馆期间会陆续推出海内外重要学界期刊的文摘编译,关注并分享全球美术馆和研究领域最新的思想动向和话题。

机器视觉和美术馆藏品管理

文/Brendan Ciecko

来源/《The Museum Review》

AI sees what? The good, the bad,

and the ugly of machine vision

for museum collections.

人工智能正在从方方面面改变我们的社会、经济和文化生活。近年来,在博物馆和美术馆,人工智能主要的应用方式是藏品管理中的机器视觉(machine vision),包括美国大都会艺术博物馆、哈佛艺术博物馆在内的多家美术馆已经开始应用这项技术。它可以被理解为“机器的眼睛”,在其他领域被应用于人脸识别。美术馆借助机器视觉对颜色、明暗的准确识别和深度学习能力,让它来来阅读作品、给作品添加标签和描述。

博物馆和美术馆在藏品管理中往往以元数据(metadata)来为作品添加标签和分类。元数据通常反映藏品的三个特性:内容、背景和结构。创造兼收并蓄的元数据信息至关重要,因为只有这样才能尽量在数据库中为藏品进行完整的定义,并在日后的研究中使它们更容易被搜索到(accessible)。机器视觉强大的阅读能力和学习能力无疑使这一切变得更加可能。

博物馆与在地发展的关系有两个面向。其一是博物馆作为公共教育者,可以通过激进且尊重他人的方式谈论可持续发展议题:博物馆需要通过更有煽动性的展览和活动来为人们敲响警钟,同时也需要细心体察观众潜在的情绪反应,令观众产生赋权感;其二是“生态博物馆”的重要性。它们顺应了上世纪七十年代以来新博物馆学的潮流,将收藏的重心放在人类遗产上,同时更注重对可持续发展议题的直接参与。全世界有超过600家生态博物馆,相比于传统博物馆的“建筑+收藏+观众”模式,生态博物馆更接近“地域+遗产+社区”模式。它们有意识地帮助在地社区探索可持续发展的思想和行动,提高人们对在地文化的自觉,从长远来看,这有助于在地社群保护自己的土地、社区和生活方式。

作者通过对加拿大萨斯喀彻温省的博物馆调查发现,虽然每个社群都有自己独特的在地文化,在博物馆赋能在地文化的可持续发展上它们通常面临着相似的问题:资金不足、人手不够(需要招募志愿者,同时需要持续不断地动员社群中的年轻人),以及和当地公共服务(例如卫生保健系统、饮食行业、教育行业)的沟通不畅。另一个共同的主题是“记忆”。所有社群都表达了对留存当地历史和个人记忆的强烈愿望,这些都是社群独特身份的重要体现。

博物馆对物质遗产的收藏和诠释固然重要,但在在地文化的可持续发展上,社群针对当地议题的直接参与会有更直接和持续的贡献,而生态博物馆的模式既节省预算,在对在地议题的回应上也更及时和切题,值得推广。


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