Nexologica presenta NQAI, un conoscitore artificiale nel quale l' AI impara a ragionare come uno storico dell' arte

Da qualche anno l’intelligenza artificiale ha fatto il suo ingresso nel territorio più delicato della storia dell’arte: l’attribuzione, l’antica e controversa arte di stabilire chi abbia dipinto un quadro. È un ingresso accolto con entusiasmo da alcuni e con comprensibile diffidenza da molti. La diffidenza, va detto, non è infondata: la maggior parte dei sistemi oggi in circolazione funziona come una scatola nera. Si addestra una rete neurale su centinaia di immagini di un artista, le si mostra un’opera incerta, e la macchina restituisce un verdetto — “ottantacinque per cento di probabilità che non sia di Raffaello” — senza spiegare *perché*. Il numero esce, ma il ragionamento resta sepolto in milioni di parametri che nessuno, nemmeno chi ha costruito il sistema, sa davvero leggere.

Non sorprende che il mondo dell’arte resti scettico. È già accaduto che due sistemi diversi, di fronte alla stessa opera, dessero responsi opposti. E quando una macchina pronuncia una sentenza senza motivarla, lo storico dell’arte ha tutte le ragioni per non fidarsi: il suo mestiere, da Giovanni Morelli in poi, è fatto di osservazioni argomentate, non di oracoli.

È da questa diffidenza — che condivido — che è nato il progetto a cui lavoro da tempo: **NQAI**, un sistema di analisi attributiva concepito secondo un principio opposto a quello dominante. Non una scatola nera che emette numeri, ma un *conoscitore artificiale* che ragiona in modo trasparente, dichiara su quali fatti fonda ogni passo, e — soprattutto — sa dire fin dove può spingersi e dove deve fermarsi.

Il problema della scatola nera

La differenza non è di poco conto. Un sistema che dice soltanto “questo dipinto è al settantatré per cento di un certo autore” chiede di essere creduto sulla parola. Ma l’attribuzione non è un atto di fede: è un ragionamento che deve poter essere seguito, discusso, contestato. Uno storico dell’arte che proponga un’attribuzione la sostiene con argomenti — la foggia di un abito, la tecnica di un panneggio, un documento d’archivio, il confronto con opere certe. Ogni anello della catena è esposto alla critica dei colleghi. È così che la conoscenza avanza.

Un’intelligenza artificiale che voglia essere davvero utile alla disciplina deve sottomettersi alla stessa regola. Deve mostrare il proprio ragionamento. Deve poter essere smentita su un punto preciso. Questo è il cuore di ciò che chiamo *spiegabilità*: non un numero finale, ma un percorso visibile.

Un caso reale: la dama senza nome del Metropolitan

La teoria si misura sui casi concreti. Quello su cui il sistema ha lavorato più a fondo è un dipinto realmente esistente e realmente irrisolto: un **ritratto di dama conservato al Metropolitan Museum of Art di New York**, olio su tavola di quercia, catalogato dal museo stesso come opera dell’area “franco-fiamminga” — senza un nome d’autore. Un caso aperto, di quelli su cui la critica si è divisa per oltre un secolo.

Il sistema ha affrontato l’opera come farebbe un conoscitore, ma con un metodo dichiarato passo per passo. Ha cominciato osservando il dipinto senza alcuna informazione preliminare, per non lasciarsi condizionare dalla sua storia critica. Poi ha affrontato il nodo decisivo: la **datazione**. E lo ha fatto per tre vie indipendenti. Lo stile suggerisce gli ultimi decenni del Quattrocento. Il supporto — una tavola di quercia — è coerente con una produzione delle Fiandre intorno agli anni Settanta di quel secolo. Ma è soprattutto il **costume** a fornire l’ancoraggio più stringente: il copricapo rigido e troncato, la scollatura a V di foggia borgognona, l’abito di velluto scuro collocano l’opera con sicurezza fra il 1470 e il 1485, trovando riscontro in ritratti datati della cerchia di Hans Memling e di Hugo van der Goes.

Tre orologi diversi — stile, materia, abito — che segnano la stessa ora. Quando tre vie indipendenti convergono, la datazione cessa di essere un’ipotesi e diventa un punto fermo.

Su questa base il sistema ha potuto ragionare per *esclusione*, che è spesso il modo più onesto di procedere. La tavola di quercia, legno del Nord, è incompatibile con i supporti usati nella penisola iberica: l’eco “spagnola” che alcuni avevano colto nello stile va intesa come influenza culturale, non come luogo di origine. La datazione al 1470-1485, a sua volta, esclude per ragioni anagrafiche alcuni candidati storicamente proposti, la cui attività documentata è troppo tarda perché possano aver concepito quest’opera. Persino la foggia dell’abito, di lusso ma priva di insegne araldiche, dice qualcosa: orienta verso l’alta borghesia mercantile delle città fiamminghe, un ambiente di committenza che a Bruges aveva i suoi pittori di riferimento.

Al termine del percorso, lo spazio dei candidati si era ristretto fino a coincidere — per via del tutto autonoma — con la cauta posizione del museo: un’opera dell’ambiente brugese della generazione successiva a Memling. Non un nome certo, ma una collocazione ricostruita da zero e verificabile in ogni suo passaggio.

La prova della convergenza

Qui interviene il secondo principio del progetto. Al ragionamento di tipo conoscitivo si è affiancata una **seconda via di analisi, di natura comparativa, condotta in piena autonomia dalla prima**. L’opera è stata messa a confronto con la produzione ritrattistica certa di tre grandi maestri fiamminghi di riferimento — Jan van Eyck, Petrus Christus e Hans Memling.

Più linee di analisi indipendenti, fondate sulla morfologia complessiva del dipinto e sulla sua struttura, hanno collocato l’opera in prossimità dell’ambiente di Petrus Christus e di Memling, e l’hanno **nettamente allontanata dalla maniera di Jan van Eyck**. Un risultato che conferma, per una strada del tutto diversa, ciò a cui era giunto l’esame del costume e dello stile: l’ambiente brugese posteriore a Memling. E l’esclusione di van Eyck — attivo una generazione prima — si accorda perfettamente con la datazione.

È questa **convergenza fra metodi diversi** il vero punto di forza. Quando due percorsi analitici indipendenti — uno fondato sulla lettura conoscitiva, l’altro sul confronto morfologico — arrivano alla stessa conclusione, la collocazione acquista una solidità che nessuno dei due, da solo, potrebbe rivendicare. Non è la macchina che “ha ragione”: sono due ragionamenti che si controllano a vicenda.

L’onestà come metodo

C’è un ultimo tratto che mi sta più a cuore di ogni altro, e che distingue questo approccio dai sistemi che danno sempre e comunque un nome. Sulla dama del Metropolitan, il sistema **non pretende di identificare il singolo autore**. Lo dichiara apertamente: il principale candidato d’ambiente non dispone oggi di un insieme di ritratti certi e omogenei su cui fondare un confronto diretto https://www.milanoartemagazine.it/2026/06/08/nqai-abbiamo-costruito-uno-strumento-per-studiare-larte-italiana-non-possiamo-testarlo-perche-i-musei-italiani-non-ci-rispondono/?doing_wp_cron=1781610018.4949109554290771484375, e dunque l’attribuzione al singolo maestro non è sostenibile su basi certe. La collocazione raggiunta è d’*area*, non d’*autore*.

Può sembrare una rinuncia. È invece il contrario: è la condizione stessa della credibilità. Gli esperti più seri diffidano — a ragione — di qualunque sistema prometta di attribuire un dipinto al cento per cento. Un conoscitore, umano o artificiale, che sappia dire “fin qui posso arrivare con fondamento, oltre non posso” è infinitamente più affidabile di un oracolo che non sbaglia mai perché non si espone mai al dubbio.

Per questo, nel disegno del progetto, l’ultima parola non spetta alla macchina ma a uno **storico dell’arte in carne e ossa**, che valida — o smentisce — il ragionamento. L’intelligenza artificiale prepara un’istruttoria trasparente; l’esperto giudica. È, a ben vedere, ciò che la riflessione più avveduta sul tema indica come la strada giusta: l’equilibrio fra l’analisi formale, in cui la macchina eccelle, e l’analisi contestuale e storica, di cui solo lo specialista umano è capace.

Una ricerca in cammino

NQAI non è un prodotto finito né un oracolo infallibile. È un progetto di ricerca, con un metodo che si va affinando caso dopo caso e con limiti che dichiaro apertamente — primo fra tutti la difficoltà di accedere alle immagini ad altissima risoluzione che permetterebbero di spingere l’analisi fino al dettaglio della singola pennellata. Ma la direzione mi pare quella giusta, e contraria alla corrente dominante: non costruire una macchina che sostituisca il conoscitore, bensì uno strumento che ragioni *accanto* a lui, in modo trasparente, verificabile e onesto.

La dama senza nome del Metropolitan continua a guardarci dal suo fondo scuro, e il suo autore resta, per ora, ignoto. Ma il modo in cui possiamo interrogarla è cambiato. E forse, in un campo dove per troppo tempo si è dovuto scegliere fra l’intuizione dell’occhio e il freddo responso del calcolo, il futuro appartiene a chi saprà far dialogare i due — senza che nessuno dei due rinunci alla propria onestà.

Sono convinto che un metodo si giudichi alla prova dei fatti, non sulla carta. Per questo Nexologica è pronta a mettere NQAI alla prova su un caso reale, in dialogo con musei, fondazioni e case d’asta che custodiscano opere di attribuzione incerta: un’analisi condotta in piena trasparenza, il cui ragionamento — passo per passo — possa essere vagliato dagli studiosi dell’istituzione. È nel confronto con i casi veri, e con l’occhio degli esperti, che un conoscitore — umano o artificiale — dimostra il proprio valore.

Nexologica è un progetto dedicato all’incontro fra arte, scienza e tecnologia. NQAI — Nexologica Quantum Art Intelligence — è il suo sistema di analisi attributiva fondato sulla spiegabilità del ragionamento.*