TECNOLOGIA
05/05/2016
Inteligência artificial é capaz de criar arte como humanos?
Kirillm/Thinkstock
Robô
lendo: teste quer analisar se pessoas identificariam arte produzida por IA
Algoritmos nos ajudam a escolher a qual filme assistir, qual música fazer streaming e a o que ler. Mas e
se algoritmos fossem além do trabalho de mediadores da cultura e começassem a
criar cultura?
Em 1950, o matemático e cientista da computação
inglês Alan Turing publicou um estudo, Computing Machinery
and Intelligence (Maquinaria Computacional e Inteligência), que começava propondo um
experimento chamado “jogo da imitação”. Em um quarto fica um interrogador humano
e em outro quarto um homem e uma mulher. O objetivo desse jogo é que o
interrogador descubra qual dos interlocutores é homem e qual é mulher. Isso
deve ser alcançado com uma sequência de perguntas e respostas, que são
comunicadas por uma terceira pessoa ou então digitadas e enviadas de volta.
“Vencer” o jogo da imitação é acertar quem é quem.
Turing então modificou o jogo. Trocou o
interlocutor por um computador e perguntou se um computador seria capaz de
conversar suficientemente bem para que o interrogador não soubesse dizer se
conversava com um humano ou não. Essa versão do jogo da imitação ficou
conhecida como “teste de Turing”.
O experimento de Turing é simples, mas poderoso, e
dá um panorama geral para testar os diferentes aspectos da fronteira entre
humanos e máquinas, no qual a conversa é um simples exemplo.
No dia 18 de maio, em Dartmouth, vamos explorar uma
área diferente da inteligência, tomando questões para distinção entre arte gerada por máquinas e por pessoas. Especificamente, no nosso “Teste de Turing de
Artes”, vamos perguntar se máquinas são capazes de gerar sonetos, contos ou
criar sets de músicas que sejam indistinguível de trabalhos feitos por humanos,
mas talvez não tão avançados quanto Shakespeare, O. Henry ou Daft Punk.
Conduzindo
os testes
A competição musical (“Algorritmos”) requer que
participantes construam um set dançante a partir de uma biblioteca de músicas
(seja ele divertido, bacana, radical, pode escolher o seu diferencial para que
a pista de dança seja divertida). Nesse caso, o início é uma música aleatória
da biblioteca. O pacote de software deve ser capaz de usar essa inspiração para
criar um set de 15 minutos, misturando e modificando as escolhas da biblioteca,
que inclui informações básicas de mais de 20 elementos, como gênero, tempo
(bpm), batida, pitch e timbre.
As competições de soneto e conto (PoeTix e DigiLit,
respectivamente) requerem que o participante submeta um pacote de software que
seja capaz de gerar um conteúdo literário a partir de uma “semente”, que será
uma frase ou palavra (como “cachorro” ou “ralador de queijo”). Mais do que
isso, o código deve ser capaz de gerar um número infinito de trabalhos
diferentes a partir de um simples estímulo.
Para medir o teste, vamos mostrar as produções
feitas por computadores para eliminar aquelas que são obviamente criadas por
IA. Vamos misturar conteúdo criado por humanos com o resto e pedir a um painel
de juízes que diga se cada entrada foi feita por máquinas ou pessoas. Para a
competição de dança, o placar ficará por conta de um grupo de estudantes, que
irá dançar com sets feitos por computadores e humanos. O set vencedor será
aquele que for estatisticamente indistinguível de um trabalho humano.
A competição será aberta a todos. Até agora, temos
participantes acadêmicos e não acadêmicos. Pelo que sabemos, nenhuma empresa
entrou na brincadeira ainda. Isso é uma surpresa para nós, já que no meio
literário empresas estão trabalhando na produção computacional de tipos mais
estereotipados de literatura, como relatórios financeiros e sumários esportivos, além de automação
em serviços de streaming de playlists, como faz a Pandora.
Julgando
as diferenças
A avaliação das entradas não será completamente
clara. Mesmo no jogo da imitação original, a pergunta era se conversar com
homens e mulheres por algum tempo revelaria as diferenças entre seus gêneros.
(É assustador que essa questão foi colocada por um homem gay não assumido.) O teste de Turing, que é similar,
pergunta se a conversação de uma máquina revela sua falta de humanidade, não em
uma simples interação, mas em um contato mais longo.
Também é importante considerar o contexto do
teste/jogo. A probabilidade de ganhar o jogo independe do momento, cultura e
classe social? Indiscutivelmente, estamos em um momento de definições de gênero
mais fluídas, o jogo da imitação original seria mais difícil de ganhar. E o que
dizer sobre o Teste de Turing? No século 21, a comunicação está cada vez mais
na mão de máquinas (gostemos disso ou não). Enviar mensagens de texto mudou
dramaticamente a forma como nos comunicamos. Por exemplo, abreviações, erros de
escrita e palavras deixadas de lado agora são quase a norma. A mesma
consideração deve se aplicar à arte.
Quem
é o artista?
Pensando na forma da arte, naturalmente somos
levados a outras perguntas: quem é o artista? A pessoa que escreveu os códigos
que geraram poemas é um poeta? O programador de um algoritmo que gera contos é
um escritor? O programador de uma máquina que combina músicas é um DJ?
Qual a fronteira entre um artista e um assistente
computacional e como desenhar essa fronteira muda a classificação do resultado
final? A forma do soneto foi construída como um algoritmo de alto nível para o
trabalho criativo – embora seja executado por humanos. Hoje, quando o
assistente do Microsoft Office corrige sua gramática ou
questiona a escolha de palavras e você se adapta a isso (seja por satisfação ou
apenas por preguiça), o trabalho criativo ainda é seu ou passa a ser o
resultado de um trabalho colaborativo entre humanos e máquinas?
Estamos ansiosos para ver o que os programadores
apresentarão. Independentemente da performance dos testes, o conteúdo dos
trabalhos ajudará a expandir o horizonte de criatividade e a coevolução entre
humanos e máquinas.
Colaboração de
Normando José Vasconcelos Mendonça
Adaptado de:
http://exame.abril.com.br/tecnologia/noticias/inteligencia-artificial-e-capaz-de-criar-arte-como-humanos
Este texto foi
publicado originalmente no site The Conversation. Ele foi escrito por Michael Casey, professor de música da James Wright
e professor de ciências da computação no Dartmouth College, e por Daniel N.
Rockmore, professor no Dartmouth College.

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