Fra i prodigi dell’intelligenza artificiale c’è il restauro digitale degli antichi filmati, che piaccia o meno l’unico modo di tramandare testimonianze altrimenti destinate a sparire: dopo molti decenni, seppure conservata con tutti i crismi, la cellulosa delle pellicole è soggetta a deterioramento. Ma il potenziale della tecnologia è tale da permettere di andare ben oltre la finalità conservativa: valgano come esempio gli screenshot che mostriamo, tratti dal canale YouTube di Denis Shiryaev. Sono scene riprese nell’Inghilterra vittoriana nel 1901, a Tokyo una decina d’anni più tardi oppure ad Amsterdam nel 1922. Cos’hanno di anomalo? I colori, perché le pellicole dell’epoca erano in bianconero. E poi la risoluzione e la fluidità. Shiryaev è un programmatore informatico che l’anno scorso aveva fatto parlare di sé (anche in queste pagine) realizzando l’upscaling in 4K/60fps de L’arrivée d’un train à La Ciotat dei fratelli Lumière, cortometraggio del 1895 girato, logicamente, su pellicola; è anche CEO di Neural Love (neural.love sulla barra di ricerca), compagnia specializzata in soluzioni di digitalizzazione migliorativa dei filmati d’epoca. Gli algoritmi e le reti generative avversarie (GAN) sviluppati da Neural Love sanno aumentare la risoluzione, elevare il framerate da 14fps a 60fps, stabilizzare la ripresa ed effettuare la colorizzazione, per la quale l’azienda ha sviluppato un dataset proprietario in grado di creare tonalità che appaiono naturali all’occhio umano.
I milioni di visualizzazioni registrati dalla sua mini vetrina YouTube (qui) hanno procurato meritata fama a Shiryaev, ma anche critiche: l’aggiunta di colori con tanto d’effetto vintage, come pure delle informazioni e dei fotogrammi necessari all’aumento di risoluzione e framerate, non è frutto del recupero dell’originale, né è basato su ricerche filologiche. Perciò un filmato così elaborato, assieme alle caratteristiche (limiti inclusi) consentite dalle tecnologie dell’epoca in cui è stato prodotto, perde la natura e il ruolo di documento storico divenendo l’utopia di un algoritmo AI. Un po’ adattamento, un po’ realtà aumentata. E se possiamo ipotizzare che gli spettatori di oggi siano per in maggioranza consapevoli di questa ibridazione, non è detto che quelli di domani riusciranno ancora a cogliere la differenza.
