A máquina de fazer arte do Google AI

Em meados da década de 1990, Douglas Eck trabalhou como programador de banco de dados em Albuquerque enquanto trabalhava como um músico. Depois de passar um dia escrevendo código de computador dentro de um laboratório administrado pelo Departamento de Energia, ele costumava ir a uma Juke Joint local, jogando o que ele chama de “bluegrass influenciado pelo punk” – “Johnny Rotten cruzou com Johnny Cash”. Mas o que ele realmente queria fazer era combinar seus dias e noites, e construir máquinas que poderiam fazer suas próprias músicas. “Meu único objetivo na vida era misturar AI (Inteligência Artificial) e música”, disse Eck.

Era uma ambição naïve. Inscrevendo-se como estudante de pós-graduação na Universidade de Indiana, em Bloomington, não muito longe de onde cresceu, ele lançou a idéia para Douglas Hofstadter , cientista cognitivo que escreveu o livro ganhador do premio Pulitzer em mentes e máquinas, “Gödel, Escher, Bach: Uma eterna trança dourada. Hofstadter desistiu, inflexível, dizendo que até as últimas técnicas de inteligência artificial eram muito primitivas. Mas durante as próximas duas décadas, trabalhando à margem da academia, o Sr. Eck continuou perseguindo a idéia e, eventualmente, a AI alcançou sua ambição.

Na primavera passada, alguns anos depois de ter feito um trabalho de pesquisa no Google, Eck lançou a mesma idéia que ele criou para Hofstadter todos esses anos atrás. O resultado é o Projeto Magenta, uma equipe de pesquisadores do Google que estão ensinando máquinas para criar não só sua própria música, mas também para fazer tantas outras formas de arte, incluindo esboços, vídeos e piadas. Com seu império de smartphones, aplicativos e serviços de internet, o Google está na comunicação do negócio e Eck vê Magenta como uma extensão natural deste trabalho.

“Trata-se de criar novos caminhos para que as pessoas se comuniquem”, disse ele durante uma entrevista recente dentro do pequeno edifício de dois andares que serve como sede da pesquisa do Google AI.

O projeto faz parte de um esforço crescente para gerar arte através de um conjunto de técnicas de AI que só recentemente atingiram a maturidade. Chamadas de redes neurais profundas, esses complexos sistemas matemáticos permitem que as máquinas aprendam um comportamento específico através da análise de grandes quantidades de dados. Ao procurar padrões comuns em milhões de fotos de bicicletas, por exemplo, uma rede neural pode aprender a reconhecer uma bicicleta. É assim que o Facebook identifica rostos em fotos on-line, como os telefones Android reconhecem comandos falados em telefones e como o Microsoft Skype traduz um idioma para outro. Mas esses sistemas complexos também podem criar arte. Ao analisar um conjunto de músicas, por exemplo, eles podem aprender a criar sons semelhantes.

Como Eck diz, esses sistemas estão, pelo menos, aproximando o ponto – ainda muitos, muitos anos de distância – quando uma máquina pode construir instantaneamente uma nova música dos Beatles ou talvez trilhões de novas músicas dos Beatles, cada uma delas como a música dos Beatles gravada, mas também um pouco diferente. Mas esse projeto final – tanto uma forma de minar a arte como criá-la – não é o que ele está procurando. Há tantos outros caminhos para explorar além da mímica. A idéia final não é substituir artistas, mas dar-lhes ferramentas que lhes permitam criar de maneiras totalmente novas.

 

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