Фахівці з машинного навчання з Університету Ратгера в США розробили алгоритм для оцінки новизни і впливовості творів мистецтва. Аналіз торкнувся предметів мистецтва, створених з 1400 по 2000 роки. Опис роботи та результати дослідження наведено в препринті на сайті.
Вчені вводили параметр «креативність» як комбінацію двох величин: ступені відмінності даного твору від попередників і ступеня його схожості з найближчими послідовниками. Для обчислення креативності автори будували спрямований граф, в якому кожній вершині відповідала одна картина або скульптура, а ребра були спрямовані від більш ранніх до більш пізніх творів, ґрунтуючись на даті створення.
Вага творів визначалася з міркувань впливовості і новизни. Для кожного зображення вчені визначали набір візуальних ознак. Якщо пізніша картина була за цими ознаками схожа на попередні, її вершині присвоювалася менша вага. Якщо ж навпаки - вона сильно відрізнялася, - її вага збільшувалася. Також вершині, що мала багато схожих «сусідів» серед послідовників, привласнювалася більша вага, оскільки вона вважалася впливовою.
Виходячи з терезів автори розраховували наведену оцінку креативності. Ці дані наведено у статті у вигляді графіків розподілу за часом. Окремо вчені будували дві залежності, одна з яких враховувала тільки новизну, а інша - тільки впливовість. У цьому випадку багато авторів отримали високу оцінку за обома шкалами (наприклад, Рембрандт, Микола Реріх, Марк Шагал, Сальвадор Далі).
На думку авторів, їхня робота є важливим кроком у розвитку «комп'ютерної творчості». В рамках цієї області передбачається, що комп'ютерні програми зможуть створювати твори мистецтва, які викличуть інтерес у людей. Вчені вважають, що один з перших кроків у цій сфері - навчити програми дізнаватися серед існуючих творів оригінальні роботи.