Mais uma achega para a discussão se será a Inteligência Artificial capaz de criar arte. A CBS dedicou recentemente um artigo ao trabalho com algoritmos AICAN, desenvolvidos no laboratório de Arte e Inteligência Artificial da Universidade de Rutgers. Dirigido pelo investigador Ahmed Elgammal, este laboratório explora a aplicação de técnicas de machine learning ao processamento de imagens. Dedicado à interseção entre tecnologia e humanidades, explora os limites da visão computacional e inteligência artificial através da investigação dos domínios cognitivos e perceptivos da criatividade humana, desenvolvendo aplicações de inteligência artificial e algoritmos nos domínios artísticos.

Nesse artigo, a CBS divulgou algumas das experiências visuais geradas pelos algoritmos de inteligência artificial desenvolvidos pelo AICAN. São experiências visuais intrigantes, que nos fazem vislumbrar formas diferentes, um pouco alienígenas, de ver e entender arte. AICAN é o acrónimo de Artificial Intelligence Creative Adverserial Networks, uma variante das GAN, Generative Adversarial Networks. Criada pelo investigador Ian Goodfellow, esta técnica permite ultrapassar as limitações dos algoritmos de deep learning e deep neural na criação de imagens. As GAN colocam duas redes neurais em confronto, criando e melhorando conteúdo em processos de aprendizagem reforçada recursiva.

O trabalho desenvolvido pelos investigadores da Rutgers modifica as GAN, diferenciando as duas redes neurais. Uma funciona como discriminadora, com acesso a bases de dados de referências visuais classificadas que vão da arte renascentista à contemporânea, e outra como geradora, sem acesso a referências mas capaz de criar imagens originais com base em inputs aleatórios e definições de estilo visual enviadas pela rede discriminadora. O processo recursivo procura manter a sua produção dentro da definição de arte, gerando progressiva ambiguidade relativa à identificação direta com um estilo artístico.

IA Arte Inteligência ArtificialDenominado Generating “art” by Learning About Styles and Deviating from Style Norms, este projeto explora alguns dos processos criativos utilizados por artistas. Baseia-se na premissa que os criadores necessitam de exposição prévia a obras de arte para despertar a sua criatividade e desenvolver um estilo individual, ou seja, que o processo de evolução artística representa uma continuidade generativa, em que as novas criações são possíveis graças ao corpus de trabalho anterior.

Utilizando estas tecnologias, o grupo de investigadores está a estudar a forma como nós definimos criatividade e criamos arte, aplicando algoritmos de inteligência artificial que tentam replicar mecanismos de aprendizagem e criação sustentada em conhecimento visual. Para além dos insights sobre os processos criativos humanos, geram criações artísticas visualmente interessantes.

Poderemos considerar estas criações visuais como arte? Estes algoritmos não são conscientes como nós, com intuições, sentimentos, aprendizagens e individualidade. No entanto, na área específica em que são programados e estimulados a aprender, são capazes de tomar decisões estéticas de forma generativa que normalmente associamos à introspecção consciente do artista. As questões que isto levanta são inquietantes. Será o impulso criativo que nos leva a criar arte, essencialmente, um algoritmo e não uma manifestação de sentimentos e percepções individuais? Com este tipo de experiências nos domínios da inteligência artificial, intuímos que características que sempre acreditámos serem distintamente humanas podem ser, no fundo, algoritmos biológicos mecanicistas. Como se a nossa individualidade consciente fosse um efeito secundário de processos de computação biológica.

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