Esta semana, o blog AI Weirdness revelou-nos os resultados de um novo algoritmo de Inteligência Artificial. Denominado BigGAN, foi desenvolvido por uma equipa de investigadores que, por enquanto, é anónima por razões académicas. O artigo científico que descreve a técnica, Large Scale Gan Training For High Fidelity Natural Image Synthesis, encontra-se em peer-review para publicação na International Conference on Learning Representations em 2019. Como parte do processo de submissão, também disponibilizaram online as imagens criadas pelo algoritmo.

BigGAN: Sonhos Surreais de Computação

Imagens produzidas pelo algoritmo BigGAN.

As imagens saltam à vista pela sua qualidade. Não é habitual, quando olhamos para as criações digitais de Inteligência Artificial, ver com tanta nitidez. Normalmente, são visíveis os artefatos visuais resultantes da compressão em baixa resolução.

Algo que até agora parecia fazer parte da estética própria da criatividade automatizada, mas que a equipa de investigadores por detrás da BigGAN conseguiu mudar. As imagens, completamente artificiais, saltam-nos à vista pela sua elevada resolução.

Ou melhor, relativamente alta resolução. A grande inovação que este algoritmo de Inteligência Artificial traz aos domínios da geração automatizada de imagens é utilizar resolução de 512×512 pixels. Não é ainda 4K, mas o aspeto final é muito melhor do que o habitualmente gerado por este tipo de algoritmos.

Ir Além dos Limites dos Algoritmos GAN

Imagens produzidas pelo algoritmo BigGAN.

O nome BigGan é uma referência à melhor resolução, e à capacidade do algoritmo utilizar quatro vezes mais parâmetros do que as GAN anteriores. Também escala a quantidade de imagens analisada pelo algoritmo até oito vezes mais do que o habitual. Como base de dados, os investigadores utilizam o banco de imagens ImageNet.

Os resultados são surpreendentes. A BigGAN gera imagens a partir de palavras-chave, combinando dados do banco de imagens, em iterações sucessivas até atingir os parâmetros definidos pelos investigadores. Tem resultados surpreendentes com objetos comuns, mas o nível de realismo diminui em cenas urbanas. Ao gerar imagens de humanos, a BigGAN entra em terrenos de quase surrealismo.

Estas produções artificiais generativas têm o habitual cariz de estranheza das imagens geradas por Inteligência Artificial. Nelas, o real é distorcido por uma lógica que não compreendemos, com uma qualidade visual impactante. Como se fossem sublimes devaneios artificiais de máquinas de Turing capazes de sonhar. É o que sentimos. Apesar de sabermos que estes algoritmos apenas geram novas imagens a partir de referências visuais já existentes,  em processos generativos. Não são realmente criativas, mas mesmo assim, mostram-se capazes de nos encantar.

Interessado na utilização de Inteligência Artificial para criar arte? Aceita a nossa sugestão e leia o artigo Pode a Inteligência Artificial criar arte? Os robots pintores mostram-nos como.

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Professor de TIC e coordenador PTE no AEVP onde dinamiza os projetos As TIC em 3D, LCD - Clube de Robótica; Fab@rts: o 3D nas Mãos da Educação, distinguido com prémio de mérito da Rede de Bibliotecas Escolares. Distinguido com o prémio Inclusão e Literacia Digital em 2016 (FCT/Rede TIC e Sociedade). Licenciado em ensino de Educação Visual e Tecnológica, Mestre em Informática Educacional pela Universidade Católica Portuguesa. Correntemente, frequenta pós-graduação em Programação e Robótica na Educação pelo Instituto de Educação da Universidade de Lisboa. Tutor online na Universidade Aberta. Formador especializado em introdução à modelação e impressão 3D em contextos educacionais na ANPRI (Associação Nacional de Professores de Informática) e CFAERC. Co-criador do projeto de robótica educativa open source de baixo custo Robot Anprino. Colaborador do fablab Lab Aberto, em Torres Vedras. O seu mais recente projeto é ser um dos coordenadores do concurso 3Digital, que estimula a utilização de tecnologias 3D com alunos do ensino básico e secundário.