AI giúp xác định danh tính trong tranh chân dung cổ
Từ những bức tranh chân dung thế kỉ XVIII đến công nghệ nhận diện khuôn mặt, trí tuệ nhân tạo đang mở ra một hướng tiếp cận mới cho giới nghiên cứu nghệ thuật.
Một dự án liên ngành cùng triển lãm tại Bảo tàng Nghệ thuật và Lịch sử Geneva (MAH) đặt ra câu hỏi: Liệu AI có thể xác định danh tính những nhân vật trong các bức chân dung lịch sử? Triển lãm giới thiệu 12 bức vẽ phấn từ năm 1762, khắc họa các thành viên gia đình Hoàng hậu Maria Theresa của Áo, do họa sĩ thế kỷ 18 Jean-Étienne Liotard thực hiện.
Bức họa chân dung nổi tiếng bị nhận diện nhầm suốt nhiều thế kỉ
Trong nghệ thuật, một bức tranh chân dung không chỉ lưu giữ diện mạo của con người mà còn chứa đựng những câu chuyện lịch sử có thể bị hiểu sai qua nhiều thế hệ. Đôi khi, chỉ một chi tiết nhỏ trên trang phục, một món trang sức hay một tấm huy chương cũng đủ khiến giới nghiên cứu phải xem xét lại danh tính của nhân vật được khắc họa. Giờ đây, trí tuệ nhân tạo (AI) đang được thử nghiệm như một công cụ mới để giải quyết những bí ẩn ấy.
Câu chuyện bắt đầu từ Catriona Seth, giáo sư văn học Pháp tại All Souls College thuộc Đại học Oxford (Anh). Khoảng 20 năm trước, khi chuẩn bị xuất bản một cuốn sách về Marie-Antoinette, bà chọn một bức chân dung bằng phấn của họa sĩ Jean-Étienne Liotard làm hình minh họa bìa. Tác phẩm được cho là khắc họa vị hoàng hậu Pháp nổi tiếng, người bị hành quyết trong Cách mạng Pháp.
Tuy nhiên, nhiều năm sau, khi nghiên cứu sâu hơn về thời trẻ của Marie-Antoinette, Seth nhận ra một chi tiết bất thường. Nhân vật trong tranh đeo huy chương của Huân chương Thánh giá Sao trên chiếc váy hồng xếp nếp. Marie-Antoinette cũng từng nhận huân chương này, nhưng vào năm 1762, thời điểm Liotard thực hiện loạt chân dung tại Vienna, bà chưa được trao tặng.
Kết quả nghiên cứu cho thấy cô gái trong bức tranh thực chất là Marie-Caroline, chị em gái của Marie-Antoinette. Đáng chú ý, một chân dung khác từng được cho là Marie-Caroline lại có khả năng khắc họa chính Marie-Antoinette.
Seth từng thử sử dụng ứng dụng làm già khuôn mặt để so sánh hình ảnh nhân vật trong tranh với chân dung Marie-Antoinette khi trưởng thành. Kết quả không đủ thuyết phục, nhưng ý tưởng ứng dụng công nghệ nhận diện khuôn mặt vào nghiên cứu nghệ thuật đã hình thành từ đó.
Ý tưởng này được bà chia sẻ với Marie-Eve Celio-Scheurer, phụ trách bộ phận nghệ thuật đồ họa tại Bảo tàng Nghệ thuật và Lịch sử Geneva (MAH), nơi lưu giữ bộ sưu tập chân dung Liotard lớn nhất thế giới. Từ cuộc trao đổi, một nhóm nghiên cứu liên ngành được hình thành, kết nối chuyên gia nghệ thuật với các nhà khoa học pháp y và nhận diện sinh trắc học.
Dự án INTERART ra đời với sự tham gia của MAH, Đại học Oxford, Viện Nghiên cứu Idiap và Trường Tư pháp hình sự thuộc Đại học Lausanne. Mục tiêu là kiểm chứng liệu AI và công nghệ sinh trắc học hiện đại có thể hỗ trợ xác định danh tính những người xuất hiện trong các bức chân dung hàng trăm năm tuổi hay không.
Những kết quả ban đầu được giới thiệu trong triển lãm Liotard & Marie-Antoinette: Faces Under Investigation, khai mạc tại MAH trong tháng 10/2026 và dự kiến kéo dài đến ngày 7/2/2027. Triển lãm trưng bày 11 bức vẽ các con của Hoàng hậu Maria Theresa cùng chân dung chồng bà, François-Étienne de Lorraine, tác phẩm mới được bổ sung vào bộ sưu tập bảo tàng. Hai bức chân dung từng bị nhầm danh tính cũng được đặt lại tên theo kết quả nghiên cứu lịch sử.
.png)
.jpg)
AI nhìn thấy điều gì phía sau những đường nét của họa sĩ?
Công nghệ nhận diện khuôn mặt ngày nay có thể so sánh hình ảnh của cùng một người ngay cả khi góc chụp, ánh sáng, biểu cảm, độ tuổi hoặc chất lượng ảnh khác nhau. Tuy nhiên, phần lớn hệ thống được phát triển để phân tích ảnh chụp, không phải tác phẩm hội họa.
Đây là khác biệt quan trọng. Một họa sĩ có thể thay đổi tỷ lệ khuôn mặt, cách thể hiện đôi mắt, sống mũi hay đường viền hàm theo phong cách nghệ thuật riêng. Ngay cả khi vẽ cùng một người, hai tác phẩm vẫn có thể khác nhau đáng kể. Vì vậy, thuật toán cần được phát triển để nhận ra những đặc điểm tương đối ổn định của khuôn mặt, đồng thời phân biệt chúng với biến đổi do kĩ thuật và quan niệm thẩm mỹ của nghệ sĩ tạo ra.
Một điều kiện khác là tác phẩm phải được thực hiện trực tiếp trước người mẫu để có cơ sở phản ánh diện mạo thực tế. Những bản sao từ một bức chân dung có sẵn có thể làm giảm giá trị của việc đối chiếu sinh trắc học, bởi các đặc điểm khuôn mặt đã được truyền qua cách diễn giải của một nghệ sĩ khác.
Ngay cả khi đáp ứng những điều kiện này, AI cũng không thể đưa ra kết luận tuyệt đối. Theo Marie-Eve Celio-Scheurer, công nghệ hiện tại có thể cung cấp các mức xác suất, mở ra những khả năng liên hệ giữa các nhân vật, thay vì xác nhận danh tính với độ chính xác 100%.
Giá trị lớn nhất của cách tiếp cận này nằm ở khả năng gợi ý những mối liên hệ mà giới nghiên cứu có thể chưa nghĩ đến. Các bảo tàng trên thế giới lưu giữ nhiều chân dung chỉ được ghi chú là “người phụ nữ vô danh” hoặc “người đàn ông vô danh”. Nếu xây dựng được cơ sở dữ liệu gồm những tác phẩm có danh tính người mẫu đã được xác minh, thuật toán có thể đối chiếu một bức tranh chưa rõ nhân vật với hàng nghìn chân dung khác để tìm ra những trường hợp đáng chú ý.
Cách làm này có phần tương đồng với việc đối chiếu dấu vân tay trong điều tra hình sự: dữ liệu được đưa vào hệ thống để tìm kiếm sự trùng khớp tiềm năng. Tuy nhiên, điểm tương đồng chỉ nằm ở phương pháp tìm kiếm và đối chiếu, không có nghĩa chân dung nghệ thuật có thể được xác minh chắc chắn như một dấu vân tay.
Máy móc không thay thế con mắt của nhà nghiên cứu nghệ thuật
Dù mở ra nhiều triển vọng, AI vẫn phải đối mặt với giới hạn căn bản: Sự tương đồng về khuôn mặt không đồng nghĩa với việc hai bức tranh khắc họa cùng một người. Hai nhân vật có thể có những đường nét gần giống nhau, trong khi những khác biệt nhỏ về tuổi tác, phong cách vẽ hoặc điều kiện sáng tác khiến kết quả đối chiếu trở nên thiếu chắc chắn.
Bởi vậy, nhận diện bằng thuật toán cần được đặt bên cạnh các phương pháp nghiên cứu truyền thống, bao gồm truy tìm nguồn gốc tác phẩm, khảo sát chữ khắc và ghi chú, đối chiếu tài liệu lưu trữ, lịch sử sưu tập, trang phục, trang sức và các biểu tượng xuất hiện trong tranh.
Trường hợp hai chị em Marie-Antoinette và Marie-Caroline cho thấy công nghệ không thể tự mình giải quyết toàn bộ câu đố. Chính việc nghiên cứu huy chương trên trang phục đã giúp Catriona Seth phát hiện vấn đề, trong khi AI trở thành một hướng thử nghiệm tiếp theo để tìm kiếm bằng chứng bổ sung.
Đối với bảo tàng, sự kết hợp này có thể đem lại giá trị thiết thực. Khi dữ liệu về các tác phẩm được số hóa và liên kết, những bức chân dung chưa xác định danh tính có thể được đưa vào một mạng lưới đối chiếu rộng hơn. Một gợi ý từ thuật toán, nếu được kiểm chứng bằng tư liệu lịch sử, có thể dẫn đến việc thay đổi cách ghi tên tác phẩm, bổ sung thông tin cho bộ sưu tập hoặc mở ra hướng nghiên cứu mới.
Dẫu vậy, kết quả do AI tạo ra vẫn cần được xem xét thận trọng, đặc biệt khi dữ liệu tham chiếu chưa đầy đủ hoặc danh tính của những chân dung dùng để huấn luyện mô hình chưa được xác minh độc lập.