Visually similar prints expose a benchmark validity gap in computational art history
यह शोध पत्र यह प्रदर्शित करता है कि कम्प्यूटेशनल आर्ट हिस्ट्री (कला इतिहास) में विज़ुअल रिट्रीवल बेंचमार्क अक्सर ऐतिहासिक रूप से भिन्न लेकिन दृश्य रूप से समान प्रिंट प्रतियों को छोड़ देकर भ्रामक रूप से उच्च सटीकता प्रदान करते हैं, जिससे एक महत्वपूर्ण वैधता अंतराल प्रकट होता है जो केवल डिज़ाइन की पुनरावृत्ति और वास्तविक ऐतिहासिक संबंधों के बीच अंतर करने के लिए भ्रमित करने वाले विकल्पों को शामिल करने वाले कैंडिडेट पूल्स की आवश्यकता को रेखांकित करता है।
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दुनिया के संग्रहालयों के विशाल, डिजिटल अभिलेखागारों में, एक नए प्रकार की खोज उभर कर आई है। शब्दों को टाइप करने के बजाय, अब विद्वान और जनता समान दिखने वाले अन्य चित्रों को खोजने के लिए एक छवि अपलोड कर सकते हैं। 'विजुअल रिट्रीवल' (दृश्य पुनर्प्राप्ति) के रूप में जानी जाने वाली यह तकनीक, बिखरे हुए कला के टुकड़ों को जोड़ने, यह पता लगाने के लिए कि एक एकल डिज़ाइन सदियों तक कैसे यात्रा करता है, और संस्कृतियों के दृश्य इतिहास को फिर से बनाने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण बन गई है। यह डिजिटल फोटोग्राफ के पिक्सेल की तुलना करके काम करती है, रेखाओं, आकृतियों और रंगों के उन पैटर्न को खोजती है जो यह संकेत देते हैं कि दो छवियां आपस में संबंधित हैं। कला के कई प्रकारों के लिए, यह बहुत खूबसूरती से काम करता है। हालाँकि, जब प्रश्न में मौजूद वस्तुएं 'प्रिंट्स' (छाप) होती हैं, तो एक विशिष्ट और जिद्दी समस्या उत्पन्न होती है—वे चित्र जो एक नक्काशीदार ब्लॉक से कागज पर स्याही दबाकर बनाए जाते हैं। एक ही डिज़ाइन कई अलग-अलग रूपों में अस्तित्व में हो सकता है: एक ताजे ब्लॉक से प्राप्त मूल छाप, एक घिसे हुए ब्लॉक से प्राप्त बाद की छाप, एक अलग कलाकार द्वारा बनाई गई प्रतिलिपि, या एक पुनरुत्पादन (reproduction)। कंप्यूटर के लिए, ये विभिन्न संस्करण अक्सर लगभग समान दिखते हैं। एक इतिहासकार के लिए, वे पूरी तरह से अलग कहानियाँ बताते हैं कि उन्हें किसने, कब और कैसे बनाया। केंद्रीय प्रश्न यह बनता है कि क्या एक कंप्यूटर खोज, जो एक दृश्य रूप से समान छवि ढूंढती है, वास्तव में सही ऐतिहासिक वस्तु को ढूंढ रही है, या केवल एक विश्वसनीय दिखने वाली मिलती-जुलती चीज़ को?
झेजियांग संचार विश्वविद्यालय के जियोंगमिं फांग द्वारा किया गया एक हालिया अध्ययन इस सटीक अंतर की जांच करता है जो एक कंप्यूटर जो देखता है और एक इतिहासकार जो जानता है, के बीच मौजूद है। यह शोध न्यूयॉर्क के मेट्रोपॉलिटन म्यूजियम ऑफ आर्ट के वुडकट प्रिंट्स (काष्ठ-चित्र) के संग्रह पर केंद्रित है। शोधकर्ताओं ने यह परीक्षण करना चाहा कि क्या मानक कंप्यूटर खोज उपकरण एक मूल प्रिंट और एक ऐसी प्रतिलिपि के बीच अंतर कर सकते हैं जिसे संग्रहालय के रिकॉर्ड में स्पष्ट रूप से वैसा ही लेबल किया गया है। उन्होंने संग्रहालय के डेटाबेस से 39 विशिष्ट रिकॉर्ड का उपयोग करके एक नियंत्रित प्रयोग स्थापित किया। पहले चरण में, उन्होंने कंप्यूटर को एक समूह के बीच मिलान करने के लिए कहा जिसमें सही मूल प्रिंट शामिल था और कई अन्य प्रिंट थे जिनके डिज़ाइन अलग थे, लेकिन उन्होंने जानबूझकर ज्ञात प्रतिलिपि को बाहर छोड़ दिया। इस परिदृश्य में, कंप्यूटर ने पूर्ण प्रदर्शन किया। छवियों की तुलना करने के लिए मानक तरीकों का उपयोग करते हुए, सिस्टम ने हर बार सही मूल प्रिंट को शीर्ष मिलान के रूप में पहचाना, जो 240 अलग-अलग परीक्षण प्रश्नों में से प्रत्येक में हुआ। कंप्यूटर अनिवार्य रूप से एक ऐसी पहेली को हल कर रहा था जहाँ गलत उत्तर मौजूद ही नहीं था।
शोधकर्ताओं ने यह देखने के लिए प्रयोग को बदला कि क्या होगा यदि कंप्यूटर को मूल और प्रतिलिपि के बीच चयन करने के लिए मजबूर किया जाए। उन्होंने उम्मीदवारों के समूह में उस एक ज्ञात प्रतिलिपि को जोड़ दिया, जिससे एक नया समूह बना जहाँ कंप्यूटर को दो ऐसी छवियों के बीच निर्णय लेना था जो एक ही डिज़ाइन साझा करती हैं लेकिन उनकी ऐतिहासिक पहचान अलग है। परिणाम नाटकीय रूप से बदल गए। जब प्रतिलिपि मौजूद थी, तो कंप्यूटर का पूर्ण रिकॉर्ड टूट गया। छवियों की तुलना करने के लिए उपयोग की जाने वाली विशिष्ट पद्धति के आधार पर, सिस्टम ने केवल 187, 177, या 237 बार मूल प्रिंट को शीर्ष परिणाम के रूप में सही ढंग से पहचाना (240 प्रश्नों में से)। शेष मामलों में, कंप्यूटर ने प्रतिलिपि को चुना और उसे सबसे अच्छा मिलान माना। कुछ उदाहरणों में, प्रतिलिपि शीर्ष परिणाम बन गई, जिसने इच्छित मूल को पूरी तरह से विस्थापित कर दिया। ऐसा तब भी हुआ जब कंप्यूटर उसी छवियों और उसी गणितीय नियमों का उपयोग कर रहा था जैसा कि पहले कर रहा था। केवल एक ही चीज़ बदली थी—एक ऐतिहासिक रूप से भिन्न वस्तु की उपस्थिति जो दृश्य रूप से बहुत समान थी।
अध्ययन ने एक अधिक सतर्क प्रणाली का भी परीक्षण किया जिसे अनिश्चित होने पर स्वीकार करने के लिए डिज़ाइन किया गया था। इस प्रणाली को इस तरह प्रोग्राम किया गया था कि वह केवल तभी अंतिम निर्णय ले जब दो अलग-अलग तुलना विधियाँ एक ही उत्तर पर सहमत हों; अन्यथा, वह रुक जाएगी और मदद के लिए मानव से पूछेगी। यह सावधानीपूर्वक दृष्टिकोण भी हर त्रुटि को पकड़ने में विफल रहा। इसने दो अलग-अलग मामलों में प्रतिलिपि को सही उत्तर के रूप में स्वीकार किया, जिससे सिद्ध हुआ कि केवल एक सुरक्षा जाल होना दृश्य साक्ष्य अस्पष्ट होने पर ऐतिहासिक सटीकता सुनिश्चित करने के लिए पर्याप्त नहीं है। शोधकर्ताओं ने पाया कि समस्या यह नहीं थी कि कंप्यूटर डिज़ाइन पहचानने में बुरा था; बल्कि यह उत्कृष्ट था। समस्या यह थी कि परीक्षण दोषपूर्ण था क्योंकि इसमें उन कठिन विकल्पों को शामिल नहीं किया गया था जिन पर एक वास्तविक इतिहासकार को विचार करने की आवश्यकता होती है। एक बेंचमार्क जो केवल असंबंधित छवियों के बीच एक डिज़ाइन को खोजने के लिए कहता है, हमेशा उच्च सफलता दर दिखाएगा, लेकिन वह सफलता दर हमें यह नहीं बताती कि क्या कंप्यूटर मूल और प्रतिलिपि के बीच अंतर कर सकता है।
लेख इस निष्कर्ष पर निकलता है कि इन प्रणालियों के परीक्षण के तरीके को बदलने की आवश्यकता है। एक खोज उपकरण की वैधता इस बात पर निर्भर करती है कि परीक्षण के दौरान उसे क्या देखने की अनुमति दी जाती है। यदि किसी प्रणाली का परीक्षण केवल उन आसान उदाहरणों पर किया जाता है जहाँ गलत उत्तर सही उत्तर के समान नहीं दिखते, तो उसका उच्च स्कोर भ्रामक होता है। कला इतिहास के लिए एक उपकरण वास्तव में उपयोगी है या नहीं, यह समझने के लिए, परीक्षण में "संबंध-भ्रमित" (relation-confusable) उम्मीदवार शामिल होने चाहिए—ऐसी वस्तुएं जो दिखती तो समान हैं लेकिन जिनका इतिहास अलग है। लेखक डिजिटल अनुसंधान को व्यवस्थित करने के एक नए तरीके का प्रस्ताव करते हैं जो तीन अलग-अलग चरणों को अलग करता है: दृश्य रूप से समान छवियों को खोजना, यह परीक्षण करना कि क्या सिस्टम भ्रमित करने वाले विकल्पों को संभाल सकता है, और अंत में, दस्तावेजी साक्ष्य के आधार पर ऐतिहासिक निर्णय लेना। यह दृष्टिकोण कला इतिहासकार की भूमिका को स्वचालित करने का प्रयास नहीं करता है। इसके बजाय, यह एक स्पष्ट सीमा बनाता है जहाँ कंप्यूटर कह सकता है "ये एक जैसे दिखते हैं," और मानव विशेषज्ञ निर्णय ले सकता है कि "लेकिन यह एक प्रतिलिपि है।" इन सीमाओं को दृश्यमान बनाकर और सिस्टम का परीक्षण कला इतिहास की वास्तविक जटिलता के विरुद्ध करके, शोधकर्ता ऐसे उपकरण बना सकते हैं जो जो वे जानते हैं और जो वे नहीं जानते, उसके प्रति ईमानदार हों। अध्ययन दिखाता है कि डिजिटल विरासत के लिए वास्तव में विश्वसनीय होने के लिए, हमें यह मानने का ढोंग करना बंद करना होगा कि दृश्य समानता ही ऐतिहासिक सत्य है।
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