Inteligência Artificial AmalGAN
Alexander Reben /AmalGAN

Podem as imagens geradas por Inteligência Artificial ser consideradas arte? As criações visuais de algoritmos GAN desafiam a nossa perceção visual com uma estética inesperada. A visão artificial é-nos profundamente surreal, quase alienígena. No entanto, o método pelo qual estes algoritmos produzem não é em si criativo, dependendo de quantidades massivas de informação visual. O projeto AmalGAN leva mais longe este questionar, introduzindo a intuição humana como parâmetro decisivo na geração artificial de imagens.

Visão da Inteligência Artificial para Compreender a Arte

Inteligência Artificial AmalGAN
Alexander Reben /AmalGAN

É discutível se os projetos que usam inteligência artificial para produzir obras artísticas criam, realmente, arte. Estes algoritmos de aprendizagem profunda são treinados com bancos de imagens, aprendendo a identificar elementos e estilos, que depois transferem para a produção de novas imagens. Os resultados são visualmente assombrosos, surpreendentes, e intrigantes, mas ao nível fundamental apenas remisturam iconografias e estilos plásticos já existentes. Por surreais ou hiperreais que as suas produções nos pareçam, não estão de facto a criar algo de absolutamente novo.

Não que estas experiências não sejam úteis. Ajudam a compreender os processos criativos, e a conhecer melhor a grande história da arte, a estrutura dos seus avanços estéticos, o que define o objeto artístico. Dizer que a Inteligência Artificial artística não é criativa esquece que, para qualquer artista, identificar e imitar os estilos visuais dos pintores que admira é um processo de aprendizagem válido e comum, necessário para desenvolver o seu próprio estilo individual, o cunho pessoal. Estas questões nunca são binárias. Não as podemos reduzir a uma lógica de sim/não. É nas nuances que encontramos experiências interessantes que nos levam a refletir quer sobre o caráter da IA, quer sobre ideias como criatividade e desenvolvimento artístico.

AmalGAN: Introduzir a Sensibilidade no Algoritmo

Inteligência Artificial AmalGAN
Alexander Reben /AmalGAN

Uma forma de usar estes tipos de Inteligência Artificial numa prática artística complexa, criativa e contemporânea, poderá ser o adotar de sistemas centauro. Estes são sistemas onde há colaboração recíproca entre o algoritmo e o operador. As decisões são tomadas pelo humano que usa os recursos computacionais. O projeto AmalGAN é um excelente exemplo de como usar esta tecnologia num projeto artístico.

Criado pelo artista Alex Reben, o AmalGAN tira partido do poder das Generative Adversarial Networks. Esta é uma das técnicas de deep learning que tem mostrado resultados mais espetaculares nos domínios da criação artística com Inteligência Artificial. As GAN utilizam dois algoritmos com funções adversárias, ambos treinados nos mesmos datasets. Um tem como função gerar novas imagens, o outro funciona como crítico, analisando as imagens geradas face à sua aprendizagem e determinando a sua qualidade, adaptação ao estilo visual e tema. É um processo generativo e iterativo que dá resultados visuais surpreendentes.

O Elemento Humano na Máquina

Inteligência Artificial AmalGAN
Alexander Reben /AmalGAN

O processo por detrás da AmalGAN é um pouco mais complexo, seguindo uma série de passos. Começa por usar uma Inteligência Artificial que combina diferentes palavras para gerar uma imagem do que julga ser o aspeto visual por elas determinado. Produz variantes dessas imagens, combinando-as com outras imagens.  Essas imagens são mostradas ao artista utilizando outro algoritmo. Este utiliza sensores para medir os seus sinais corporais e atividade cerebral. Com isto, vai perceber quais são as imagens que o artista mais gostou. Este é um processo cíclico, com os algoritmos a tentar determinar qual a imagem otimizada a partir do registo das sensações do artista.

Ao atingir a imagem considerada final, aumenta a sua resolução e outra Inteligência Artificial preenche os vazios. É de notar que as mais avançadas GAN trabalham com resolução de 512×512 pixels, muito abaixo do que consideramos aceitável para uma imagem com boa qualidade visual. O resultado não é impresso, é enviado para artistas chineses anónimos. Serão estes trabalhadores em fábricas de pinturas que irão pintar a imagem produzida pelo sistema . O toque final não podia deixar de ser artificial. Outro algoritmo analisa o resultado, tenta defini-lo e atribui-lhe um título.

Será Arte?

Inteligência Artificial AmalGAN
Alexander Reben /AmalGAN

Há dois pontos fundamentais neste projeto artístico. Comecemos pelo segundo, que se insere numa longa tradição artística iniciada pelos artistas modernistas do século XX. O produto final, o objeto artístico em si, não é produzido pela mão do artista mas sim encomendado a fábricas ou artesãos. Algo que nomes marcantes da arte do século XX como Marcel Duchamp ou Moholy-Nagy praticaram, na busca dos valores conceptuais da arte. O artista surge como conceptor, e não como artesão. São conceitos que ainda hoje geram discussão, sustentam alguns aspetos da arte conceptual. Os procedimentos do AmalGAN podem ser considerados uma variação atualizada para o mundo digital. Mas se este pormenor relaciona este projeto com os domínios da arte, não é aquele que é verdadeiramente determinante.

O que torna este um projeto válido em termos de inovação criativa e uso de Inteligência Artificial como ferramenta de expressão plástica está no processo de otimização da imagem gerada. Depende da análise das sensações e reações do artista, medidas por sensores. Combina eletroencefalografia, batimento cardíaco e outros dados biométricos. São as reações fisiológicas humanas que indicam ao algoritmo o que está a resultar, ou não. Desta forma, o artista treina o sistema para distinguir o que lhe agrada ou não. Define que elementos estéticos combinar para otimizar um resultado que corresponda à visão do artista. Algo que, sabendo como nós reagimos às sensações, será sempre imprevisível à partida, estando  dependente da aleatoriedade das sensações.

Aceite o nosso convite 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.