Com o surgimento da arte da IA, as pessoas muitas vezes se perguntam se as carreiras dos artistas podem ser ameaçadas de alguma forma. O que é interessante sobre a tecnologia de IA é como a indústria criativa pode ser reduzida a algoritmos que podem criar peças detalhadas, copiando os estilos das obras de arte mais famosas do mundo. Mas a IA é muito mais do que fórmulas matemáticas e uma tela vazia: é treinar, ensinar e orientar a inteligência artificial para ver o que o olho humano pode ver. Então, não podemos deixar de nos perguntar: a criatividade pode ser ensinada?

O que é arte de IA?

A resposta a esta pergunta é assustadora, para dizer o mínimo. Imagine criar um algoritmo de computador que possa ensinar uma máquina a copiar a Mona Lisa ou criar obras de arte intrincadas usando software e hardware inteligentemente programados para isso.

A definição mais curta e intuitiva seria que a arte da IA ​​é uma coleção de obras de arte criadas inteiramente por um computador. No entanto, pode-se questionar a validade dessa afirmação dizendo que a orientação humana também é responsável, pois é preciso um ser humano para criar o algoritmo ou a máquina. Sim, mas por quanto tempo...?

Como funciona a arte gerada por IA?

A IA pode operar de duas maneiras distintas quando se trata de arte. Ele pode identificar o estilo e os elementos de uma obra de arte específica e, em seguida, aplicar o conhecimento para modificar as imagens existentes para replicar o estilo. Caso contrário, ele pode identificar elementos em imagens semelhantes e usar o conhecimento reunido para criar algo novo.

A IA pode ser aplicada a qualquer coisa, desde música, vídeos, fotografia, pinturas e outros. O conceito de usar essa transferência de estilo é muito fácil: você pode escolher as obras de arte ou as imagens que deseja recriar e, em seguida, aplicar um algoritmo para copiar esse estilo e os elementos em outra imagem. AI também pode criar mashups de imagens diferentes, para misturar vários estilos para o resultado final.

Leilões de IA

A fim de levar a arte e a tecnologia para o próximo nível, os artistas agora procuram mexer com a tecnologia para torná-la parceira na criação de novas peças de arte. Por meio de algoritmos de aprendizado de máquina, os artistas agora podem transformar a tecnologia em um parceiro de ideias. Mario Klingemann, por exemplo, deixou de ser um artista para ser um neurógrafo. Ele constrói um software que usa esses algoritmos especiais para forçá-lo a aprender os elementos usados ​​em diferentes desenhos, fotos e pinturas.

Em 2018, a Christie's New York vendeu uma pintura de IA em um leilão por quase meio milhão de dólares. Edmond de Belamy era o nome da peça, criada por um coletivo de arte chamado Obvious. O leilão da peça durou cerca de sete minutos, sendo a primeira do gênero vendida em leilão. Isso pode abrir um mundo de possibilidades, no que diz respeito às pinturas geradas por IA.

A pintura em si parece bastante distorcida (você pode conferir em nossa lista de obras de arte de IA descritas abaixo) e foi assinada usando o algoritmo que foi usado para construí-la. Por muito tempo, isso será considerado um ponto de virada na história da arte, deixando as pessoas questionando qual é o limite entre arte feita pelo homem e peças geradas por IA.

Qual é o sonho profundo do Google?

Alexander Mordvintsev, engenheiro do Google, criou um programa de computador chamado Deep Dream. Ao usar uma rede neural, essa tecnologia pode identificar e recriar padrões em imagens já existentes para criar outras imagens superprocessadas.

O programa é capaz de detectar rostos e padrões em imagens existentes, buscando maneiras de entendê-los e classificá-los. Uma vez treinado o software, a rede é capaz de rodar no sentido inverso, ajustando a imagem original. Para entender melhor como isso funciona, o Google permite que os usuários da Internet façam upload de suas próprias fotos e testemunhem o resultado fantástico de uma imagem quase psicodélica baseada em sua foto original.

Como funciona o sonho profundo?

Para que o Deep Dream funcione, o Google criou uma rede neural artificial, que é a abreviação de “programa que pode aprender por conta própria”. Essas redes podem ser adaptadas com base no funcionamento do cérebro humano, com neurônios artificiais que substituem os biológicos. Os dados usados ​​para criar as imagens AI são filtrados de várias maneiras antes de chegar ao resultado final.

Podemos ter usado muito a palavra “treinar”. Isso porque as redes neurais não são programadas apenas para identificar dados desde o início. Você tem que treiná-los, alimentando-os com conjuntos de dados suficientes até que eles possam chegar à sua própria conclusão sobre o que é o quê. Assim que tiverem informações suficientes que possam ser usadas como ponto de referência, eles serão capazes de entendê-las.

Em uma de suas postagens no blog, o Google explicou que o processo de treinamento é uma série de conjuntos de repetição e análise, o que significa que o programa realmente precisa ver muitas imagens do mesmo objeto antes de poder entendê-lo completamente. Por exemplo, você tem que mostrar ao programa um milhão de imagens com carros se quiser que ele aprenda a identificar um carro por conta própria.

Esse sistema neural pode não ser tão diferente do cérebro humano (que, no caso da arte, pode até ter mais facilidade em aprender a fazer isso ou aquilo). Em outras palavras, você não precisará olhar para um milhão de fotos do carro antes de aprender quais são os elementos que fazem o carro parecer do jeito que é, ou como replicar a imagem. Mas o processo descrito é bem parecido: uma vez que a rede saiba identificar certos objetos, ela pode recriá-los.

Mas a verdade por trás do que torna o Deep Dream tão fascinante é o fato de que ninguém ainda entendeu completamente o que controla a saída. Como não há inteligência humana guiando o software para um resultado específico, o programa está basicamente pegando uma série de tarefas pré-programadas e usando as informações que aprendeu para gerar um resultado para as instruções vagas. A imagem resultante é uma representação de como o Deep Dream interpretou seu trabalho e tarefas, e talvez essa entrada precisa do computador e a imprevisibilidade coloquem a “arte” na “arte da IA”.

“Memórias de transeuntes” de Mario Klingemann

Foto de: Bloomberg

Mario Klingemann, um cientista da computação alemão, criou uma peça de IA totalmente feita por um computador. A incrível arte retrata uma série de rostos distorcidos que formam retratos em duas telas separadas, como resultado de um algoritmo de computador. Há muita controvérsia sobre se esta peça pode realmente ser considerada um produto 100% gerado por IA, já que Klingemann teve que construir a máquina sozinho.

“Edmond de Belamy” por Obvious

Foto de: dezeen

$ 432,000. Este foi o preço final de venda da obra de arte de Edmond de Belamy, uma peça originalmente estimada em $ 10,000. Criada pelo coletivo de arte parisiense Obvious, esta pintura mostra um homem vestindo um casaco preto. Embora existam muitas opiniões controversas sobre como esta pintura parece inacabada, por trás dela está uma tecnologia que usou informações tiradas de mais de 15,000 retratos, usando o algoritmo GAN (Generative Adversarial Network). No canto inferior direito, a pintura foi assinada usando a própria fórmula do algoritmo que foi usada para criá-la.

“A Queda da Casa de Usher” de Anna Ridler

Em 2017, a artista Anna Ridler criou um vídeo de 12 minutos inspirado em um conto escrito pelo imortal Edgar Allan Poe. Os stills que compõem este vídeo foram criados a partir dos desenhos a nanquim do artista, treinando uma rede neural. Como a própria Ridler afirmou, esta não foi uma tentativa de treinar uma máquina para criar obras de arte, mas sim mostrar como a arte digital pode neutralizar o mundo confuso em que vivemos.

“Retratos nus” de Robbie Barrat

Foto de: Robbie Barrat

Robbie Barrat é outro nome promissor no campo da arte gerada por IA. Sua série de retratos nus foi criada usando algoritmos Generative Adversarial Network, aplicados a uma série de retratos nus tirados do WikiArt. A rede neural foi treinada para criar esses retratos irreais. O próprio artista afirma que a máquina não aprendeu os atributos corretos dos retratos sucateados e criou as imagens finais com um mínimo de compreensão do trabalho original. O resultado? Retratos nus com aparência de bolhas e gravemente disformes.

“Neural Glitch” de Mario Klingemann

Foto de: quase-imondo

Em 2018, o artista Mario Klingemann começou a explorar uma nova técnica chamada “Neural Glitch”. Através da manipulação dos GANs, o artista é capaz de trocar, alterar ou deletar os pesos treinados, conseguindo criar uma peça com glitches semânticos e texturais. O que é ainda mais interessante sobre esta técnica é que não há fotografias existentes sendo filtradas ou processadas, então todo o conjunto de trabalhos é criado a partir do zero.

“I See You” de Mike Tyka

Foto de: Mike Tyka

Parte de sua série intitulada “Portraits of Imaginary People”, Mike Tyra criou esta obra de arte de IA, retratando um rosto humano que não existe na realidade. O rosto foi criado usando milhares de retratos diferentes encontrados no Flickr e usou os GANs que mencionamos anteriormente. Esses sistemas são baseados em duas redes neurais: uma delas destinada a diferenciar fotos reais e geradas artificialmente, enquanto a outra tenta criar resultados convincentes.

“Deep Dinosaur” de Chris Rodley

Foto de: chrisrodley.com

Aqui está um exemplo interessante de transferência de estilo criado por Chris Rodley. Usando DeepArt.io, Rodley criou um mashup entre flores e dinossauros, recriando as imagens do último componente usando elementos do primeiro. Este trabalho se tornou viral no Reddit, como um exemplo psicodélico de como usar estilos profundos para criar arte de IA.

Conclusão

O tema da arte da IA ​​está dando muito o que falar. Tal como acontece com todas as outras formas de arte, a IA também irá gerar peças que são o foco de opiniões subjetivas, por isso é praticamente uma relação de amor/ódio, sem nada no meio. Por muito tempo, a arte foi usada para evocar uma resposta emocional do público ou para expressar memórias e sentimentos de artistas que sentiam que tinham algo a dizer.

Ao combinar as formas mais antigas de criar obras de arte com as tecnologias modernas que os programadores usam para criar algoritmos complexos, mal podemos esperar para ver que outros resultados o futuro trará, em termos de como números e fórmulas podem influenciar o mundo sempre criativo de arte.