Kunstig intelligens gjenskaper Romas keisere

Det er uenighet om hvordan de romerske keiserne faktisk så ut. Et nytt prosjekt basert på maskinlæring og et nevralt nettverk gir realistiske svar.

Det er uenighet om hvordan de romerske keiserne faktisk så ut. Et nytt prosjekt basert på maskinlæring og et nevralt nettverk gir realistiske svar.

Daniel Voshart

Fantasifull historietolkning, Hollywood-filmer og fortidens propaganda har formet hvordan Romerrikets keisere blir oppfattet.

Portrettene fra samtiden framstilte herskerne i et mer eller mindre positivt lys, alt etter de framherskende politiske vindene, og eventuelt påmalt hud-, hår- og øyenfarge er for lengst forsvunnet fra de overlevende marmorstatuene.

Nå har et ambisiøst prosjekt imidlertid gjenskapt keiserne fra det første romerske keiserdømmet, prinsipatet, med maskinlæring, Photoshop og grundig research, for å få de gamle herskerne til å framstå så naturtro som mulig.

Bak prosjektet står den kanadiske virtual reality-spesialisten og filmskaperen Daniel Voshart, som tidligere har [brukt](https://voshart.com/MUMMY-PORTRAIT-SERIES {"target":"_blank","rel":"follow"} en lignende teknikk på malerier av egyptiske mumier.

Maskinlæring vekker keisere til live

Portrettene bygger på en gjennomgang av hver av de 54 keiserne i prinsipatet, fra Augustus tok makten i 31. f.Kr. til Diokletian i 284 e.Kr. grunnla det andre romerske keiserdømmet, dominatet.

GAN maskinlæring principatet – Computerprogram tegner naturtro portrætter af romerske kejsere

De dataskapte portrettene er blitt justert ut fra både skriftlige kilder og fysiske levninger som statuer, byster og mynter.

© Daniel Voshart

Daniel Voshart har samlet over 700 bilder av byster, statuer, mynter og malerier av keiserne, lappet eventuelle skader og lagt til om lag 100 bilder av ansiktstrekk som svarer til skriftlige kilders beskrivelser av keiserne, i Photoshop.

Utvalgte bilder førte han inn i onlinetjenesten Artbreeder, som danner et nytt bilde av inputen.

Artbreeder er en såkalt maskinlæringsprogramvare, og mer spesifikt et GAN – generative adversarial network.

Et GAN består av to nettverk som spiller et spill mot hverandre. Det ene nettverket – en generator – er trent til å skape et bilde ut fra en hvilket som helst input, mens det andre nettverket – en diskriminator – er trent til å avgjøre om bildet er ekte eller falskt.

Ved å laste opp et bilde av en byste kan generatoren danne en mer realistisk versjon. Hvis diskriminatoren mener at bildet er dataskapt, må generatoren prøve igjen.

Slik blir begge nettverk hel tiden flinkere til sine oppgaver.

Var keiserne blonde, bleke eller olivenbrune?

I nyere historie har keisernes utseender vært omdiskutert, blant annet fordi propagandister i Nazi-Tyskland hevdet at romerne stammet nordfra.

Augustus og Caligula var fra Italia, mens Septimius Severus stammet fra Libya.

© Daniel Voshart

I de nye portrettene har Daniel Voshart så vidt mulig fastsatt hud-, hår- og øyenfarge ut fra beskrivelser i historiske kilder. Hos andre har han imidlertid fastsatt det ut fra den mest sannsynlige hudfargen basert på keisernes fødested.

Alle portrettene og alt kildematerialet kan man se på Daniel Vosharts hjemmeside.