IA e criatividade – O’Reilly

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O lançamento do GPT-3 revigorou a discussão sobre criatividade e inteligência artificial. É uma boa discussão, principalmente porque nos obriga a pensar cuidadosamente sobre o que queremos dizer quando usamos palavras como “criatividade” e “arte”. Como argumentei no passado, cada vez que temos essa discussão, acabamos levantando o padrão. Cada vez que um sistema de IA faz algo que parece “inteligente” ou criativo, acabamos decidindo que não é isso que a inteligência realmente é. E isso é bom. É provável que a IA nos ensine mais sobre o que inteligência e criatividade não são do que sobre o que são.

Não estou muito interessado em saber se a IA pode imitar a criatividade humana. “Será que uma IA pode criar um ‘novo’ poema que soe como se tivesse sido escrito por Keats, ou uma nova sonata para piano que soe como Beethoven? Não é uma pergunta que vale a pena perguntar. Claro que pode – se não for agora, será no futuro próximo. Realmente não precisamos de uma nova sonata de Beethoven; os 32 que ele escreveu são suficientes. Nem precisamos de uma nova ode de Keats, embora sua produção fosse limitada. Ou um novo Rembrandt. A imitação é, em última análise, um truque de festa: inteligente e divertido, mas não muito importante. Claro, se você quiser textos para cartões comemorativos ou música de elevador (ou talvez até mesmo pop comercial), os algoritmos podem resolver o problema.

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Aprenda mais rápido. Vá mais fundo. Veja mais adiante.

O que é realmente importante é a transição entre as diferentes formas de criatividade. Como você consegue algo que é qualitativamente novo, e não apenas imitação? A criatividade não é tanto sobre os artefatos quanto sobre as transições. Como você vai de Bach a Haydn? Como você vai de Haydn a Beethoven? E, mesmo na carreira de um único artista: como você vai do começo ao fim? Como você vai da primeira sonata para piano de Beethoven, que soa como Haydn, até a última, que em alguns pontos antecipa o jazz? Os artistas não estão estagnados. Mas não tenho ideia de como perguntar se um sistema de IA pode “amadurecer” ou “crescer” em sua produção.

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Grandes artistas (e sim, estou presumindo muito com a palavra “ótimo”) freqüentemente trabalham se definindo contra o que veio antes. Isso é particularmente claro com artistas do período romântico na Alemanha, Inglaterra e França. O termo Romantismo só surgiu alguns anos depois, mas eles deixaram vários manifestos descrevendo o que estavam tentando fazer e como era diferente do que vinham antes. É assim que os artistas trabalham: o afrofuturismo de Nnedi Okorafor é importante como forma de definir e direcionar seu próprio trabalho. A importância dessas declarações definidoras não é tanto sobre “acerto” (no sentido de “isso é o que a arte é ou deveria ser”), mas em definir uma direção para seu projeto. Uma máquina pode fazer isso? Ele pode decidir como seu trabalho será diferente do que veio antes? Não está claro para mim que não possa, mas é um passo significativo além de qualquer projeto de aprendizado de máquina que temos atualmente.

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Embora os artistas trabalhem projetando seu trabalho no futuro, definindo algo “novo”, seu trabalho também é derivado do que veio antes – possivelmente como interpretação errônea, mas quase sempre como revisão. Ouça os Beatles e ouve algo que foi realmente construído na espinha dorsal do blues, filtrado por algumas tendências da cultura pop britânica. No final da trilogia “His Dark Materials”, Phillip Pullman agradece a todos os autores de quem roubou. Ou, como disse TS Eliot, “Os poetas imaturos imitam; poetas maduros roubam; maus poetas desfiguram o que pegam, e bons poetas transformam em algo melhor, ou pelo menos em algo diferente. ” Os artistas rompem com o passado reinterpretando esse passado.

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Para a arte gerada pela IA – de onde vem esse senso de “diferente”? A inteligência artificial pode aprender a roubar e reinterpretar? De onde vem esse envolvimento com a história, eventos atuais e até mesmo a individualidade? Sem isso, não há base para reinterpretação além da perturbação aleatória. Não está claro que um senso de história não possa vir de um grande modelo treinado em um corpus gigantesco (embora o melhor que possamos fazer agora é construir modelos que não têm ideia do que estão dizendo). Que tipo de modelo pegaria aquele corpus e faria algo diferente, algo que não havia sido visto antes? Será que nos importamos se Hamlet não foi escrito por Shakespeare em um contexto histórico específico, mas em 2025 por um computador treinado em um arquivo de política, drama e história elizabetana? (Não importa que um arquivo de drama elisabetano seja muito reduzido; a maioria das peças desse período nunca foi publicada.) Alguém se importaria com a ópera Nixon na China se ela não refletisse o pensamento de um compositor e libretista sobre eventos históricos ?

Há outra maneira pela qual considero insatisfatórias as obras de arte geradas por computador, especialmente na música. A música gerada por IA costuma ser interessante no curto prazo, mas falha em estruturas de grande escala. Grande parte da história da música, do blues de quatro compassos aos experimentos massivos de Beethoven na forma de sonata, trata da construção de estruturas que podem ser interessantes a longo prazo, quer “longo prazo” signifique alguns minutos de uma canção de blues a várias horas de ópera. Esse foi o projeto de Beethoven; mais recentemente, foi o projeto de grupos de rock como Pink Floyd. Parece concebível que um modelo possa aprender a gerar essas estruturas de forma mais longa, mas ainda não vi um que o faça de forma satisfatória.

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É aqui que entra a colaboração entre humanos e máquinas e, em caso afirmativo, o que isso diz sobre a criatividade? Uma máquina poderia fazer a correspondência de padrões e a combinatória, montando um trabalho criativo a partir de recortes de notícias e mimetismo estilístico. Mas um ser humano ainda precisa fornecer o sentido da história que torna o trabalho algo com que nos importamos. Um ser humano ainda precisa fornecer a estrutura que torna as obras de arte mais do que breves curiosidades. É possível para um humano ajustar um modelo como o GPT-3 para dar a ele esse senso de direção e contexto? Que tipo de interface de usuário facilitaria esse tipo de interação?

Não posso responder a essas perguntas, mas isso soa como uma forma muito mais interessante de colaboração digital do que ter um algoritmo escrevendo centenas de poemas ou canções enfadonhas e “curar” alguns que não são enfadonhos. Essa é apenas uma receita para sentimento de cartão comemorativo e música de elevador. Não quero desrespeitar a Hallmark – poesia produzida em massa para cartões comemorativos serve a um propósito – mas quando pensamos sobre que tipo de criatividade queremos e como essa criatividade será mediada pela IA, devemos exigir mais.



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