Quando falamos de Inteligência Artificial aplicada às artes, geralmente discute-se o seu potencial criativo. Os algoritmos de geração de imagens, entre DeepDream, Deepfake, ou GAB têm surpreendido pela sua aparente capacidade criativa, criando ou recriando visões de forma automatizada, levando a questionar o papel da intuição criativa como algo exclusivamente humano. Mas não é esta a única forma de aplicar algoritmos à expressão artística. O poder de análise trazido pelas redes neuronais pode ser usado de outras formas, que nos permitem estudar de outras formas a História da Arte.
MosAIc, um Algoritmo para Aprofundar Conhecimentos de Arte
O MosAIc, desenvolvido pelo CSAIL do MIT em parceria com a Microsoft, é um desses tipos de algoritmos. Foi criado para analisar obras de arte e encontrar paralelos estilísticos, temáticos e iconográficos entre elas. Não serve para automatizar o trabalho dos historiadores de arte, mas sim para o potenciar. O mais conhecedor dos historiadores não tem a capacidade de conhecer e analisar o vastíssimo corpus visual de centenas ou milhares de anos de expressão artística.
Este algoritmo foi concebido para pesquisar imagens a partir de questões temáticas específicas, sobre objetos, ícones, motivos ou usos de cor. Os resultados que apresenta mostram obras que se relacionam com as temáticas em pesquisa, e é aqui que o MosAIc se revela uma nova fonte de conhecimento artístico. Através da pesquisa profunda em bases de dados de imagens artísticas, encontra paralelos entre trabalhos pictóricos de artistas de épocas e geografias diferentes, que não tiveram relações entre si, mas no entanto partilharam estéticas. Com isto, os historiadores de arte ganham novas intuições que enriquecem o conhecimento sobre as obras, artistas e épocas.
O MosAIc funciona como um algoritmo de deteção de similaridades em imagens, mas vai mais além de algoritmos similares que já são capazes de encontrar similaridades entre trabalhos artísticos. Porque não pretende apenas encontrar similaridades estilísticas , mas sim temáticas e de significado. Para isso, os investigadores desenvolveram uma nova técnica de estrutura de pesquisa de imagem que denominaram árvore KNN condicional, capaz de se tornar mais eficaz à medida que recebe mais pedidos de pesquisa.
Para lá de ser uma ferramenta de humanidades digitais, capaz de explorar novas formas de análise visual nas artes, o algoritmo também se mostrou capaz de outras funções. Os investigadores também aplicaram o MosAIc a imagens geradas por algoritmos deepfake, percebendo que este era capaz de depreender os modelos nos quais os deepfakes se basearam.
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