Inteligência artificial é capaz de criar arte como humanos?

Michael Casey, de The Conversation

Daniel N. Rockmore, de The Conversation

 

Kirillm/Thinkstock

Robô lendo: teste quer analisar se pessoas identificariam arte produzida por IA

Algoritmos nos ajudam a escolher a qual filme assistir, qual música fazer streaming e a o que ler. Mas e se algoritmos fossem além do trabalho de mediadores da cultura e começassem a criar cultura?
Em 1950, o matemático e cientista da computação inglês Alan Turing publicou um estudo, Computing Machinery and Intelligence (Maquinaria Computacional e Inteligência), que começava propondo um experimento chamado “jogo da imitação”. Em um quarto fica um interrogador humano e em outro quarto um homem e uma mulher. O objetivo desse jogo é que o interrogador descubra qual dos interlocutores é homem e qual é mulher. Isso deve ser alcançado com uma sequência de perguntas e respostas, que são comunicadas por uma terceira pessoa ou então digitadas e enviadas de volta. “Vencer” o jogo da imitação é acertar quem é quem.
Turing então modificou o jogo. Trocou o interlocutor por um computador e perguntou se um computador seria capaz de conversar suficientemente bem para que o interrogador não soubesse dizer se conversava com um humano ou não. Essa versão do jogo da imitação ficou conhecida como “teste de Turing”.
O experimento de Turing é simples, mas poderoso, e dá um panorama geral para testar os diferentes aspectos da fronteira entre humanos e máquinas, no qual a conversa é um simples exemplo.
No dia 18 de maio, em Dartmouth, vamos explorar uma área diferente da inteligência, tomando questões para distinção entre arte gerada por máquinas e por pessoas. Especificamente, no nosso “Teste de Turing de Artes”, vamos perguntar se máquinas são capazes de gerar sonetos, contos ou criar sets de músicas que sejam indistinguível de trabalhos feitos por humanos, mas talvez não tão avançados quanto Shakespeare, O. Henry ou Daft Punk.

Conduzindo os testes

A competição musical (“Algorritmos”) requer que participantes construam um set dançante a partir de uma biblioteca de músicas (seja ele divertido, bacana, radical, pode escolher o seu diferencial para que a pista de dança seja divertida). Nesse caso, o início é uma música aleatória da biblioteca. O pacote de software deve ser capaz de usar essa inspiração para criar um set de 15 minutos, misturando e modificando as escolhas da biblioteca, que inclui informações básicas de mais de 20 elementos, como gênero, tempo (bpm), batida, pitch e timbre.
As competições de soneto e conto (PoeTix e DigiLit, respectivamente) requerem que o participante submeta um pacote de software que seja capaz de gerar um conteúdo literário a partir de uma “semente”, que será uma frase ou palavra (como “cachorro” ou “ralador de queijo”). Mais do que isso, o código deve ser capaz de gerar um número infinito de trabalhos diferentes a partir de um simples estímulo.
Para medir o teste, vamos mostrar as produções feitas por computadores para eliminar aquelas que são obviamente criadas por IA. Vamos misturar conteúdo criado por humanos com o resto e pedir a um painel de juízes que diga se cada entrada foi feita por máquinas ou pessoas. Para a competição de dança, o placar ficará por conta de um grupo de estudantes, que irá dançar com sets feitos por computadores e humanos. O set vencedor será aquele que for estatisticamente indistinguível de um trabalho humano.
A competição será aberta a todos. Até agora, temos participantes acadêmicos e não acadêmicos. Pelo que sabemos, nenhuma empresa entrou na brincadeira ainda. Isso é uma surpresa para nós, já que no meio literário empresas estão trabalhando na produção computacional de tipos mais estereotipados de literatura, como relatórios financeiros e sumários esportivos, além de automação em serviços de streaming de playlists, como faz a Pandora.

Julgando as diferenças

A avaliação das entradas não será completamente clara. Mesmo no jogo da imitação original, a pergunta era se conversar com homens e mulheres por algum tempo revelaria as diferenças entre seus gêneros. (É assustador que essa questão foi colocada por um homem gay não assumido.) O teste de Turing, que é similar, pergunta se a conversação de uma máquina revela sua falta de humanidade, não em uma simples interação, mas em um contato mais longo.
Também é importante considerar o contexto do teste/jogo. A probabilidade de ganhar o jogo independe do momento, cultura e classe social? Indiscutivelmente, estamos em um momento de definições de gênero mais fluídas, o jogo da imitação original seria mais difícil de ganhar. E o que dizer sobre o Teste de Turing? No século 21, a comunicação está cada vez mais na mão de máquinas (gostemos disso ou não). Enviar mensagens de texto mudou dramaticamente a forma como nos comunicamos. Por exemplo, abreviações, erros de escrita e palavras deixadas de lado agora são quase a norma. A mesma consideração deve se aplicar à arte.

Quem é o artista?

Pensando na forma da arte, naturalmente somos levados a outras perguntas: quem é o artista? A pessoa que escreveu os códigos que geraram poemas é um poeta? O programador de um algoritmo que gera contos é um escritor? O programador de uma máquina que combina músicas é um DJ?
Qual a fronteira entre um artista e um assistente computacional e como desenhar essa fronteira muda a classificação do resultado final? A forma do soneto foi construída como um algoritmo de alto nível para o trabalho criativo – embora seja executado por humanos. Hoje, quando o assistente do Microsoft Office corrige sua gramática ou questiona a escolha de palavras e você se adapta a isso (seja por satisfação ou apenas por preguiça), o trabalho criativo ainda é seu ou passa a ser o resultado de um trabalho colaborativo entre humanos e máquinas?
Estamos ansiosos para ver o que os programadores apresentarão. Independentemente da performance dos testes, o conteúdo dos trabalhos ajudará a expandir o horizonte de criatividade e a coevolução entre humanos e máquinas.
Este texto foi publicado originalmente no site The Conversation. Ele foi escrito por Michael Casey, professor de música da James Wright e professor de ciências da computação no Dartmouth College, e por Daniel N. Rockmore, professor no Dartmouth College.

Fonte: EXAME