Courtesy of Sotheby’s.Mark Rothko, Untitled (Red and Burgundy Over Blue), 1969.

建立罗斯科作品的价格预测模型

想象你站在一幅罗斯科作品前，只要你足够认真，就很快会注意到画面中的矩形、色彩以及在单色背景之上这些色块的微妙效果，但这些仅仅是这幅画最容易测量的方面。罗斯科画中摄人心魄的美，千丝万缕裹挟在其中的特质难以用语言来描述，更别说量化了。比如矩形的边缘是怎样消融在底层色彩中，或是颜料的光泽，又或者是不同色彩和形式的组合如何构成了特别的空间关系。我们的眼睛收集到这些信息之后传输到我们的大脑，激发出某种情绪感受。

如今人工智能让机器在不同程度模拟人类观看世界的方式，并利用机器所获取的信息进行各种各样的任务，比如自动驾驶汽车或是用视频监控系统监测时代广场上的人群。计算机视觉革命很大程度要归功于一种名叫“卷积神经网络”（Convolutional Neural Network，简称CNN）的模式识别算法。CNN 通过观看数字图像的像素，识别出其中的模式，不需要机器指示识别目标。换句话说，这种技术让机器能够提取出一幅图像的潜在特征，包括那些机器难以事先辨认出的特质。我们就用这种方法对罗斯科绘画的数码图像进行分析，从而得到能用来进行价格预测的有用信息。