Olá pessoal
Nessa semana tivemos uma semana bastante cheia no quesito criação de arte/ciência por computadores. Quem não se emocionou, na segunda feira (06/06/2016), ao ouvir a primeira música composta pela inteligência artificial do google (deepmind) ou no domingo, (05/06), ao descobrir que uma máquina conseguiu criar uma teoria cientifica sem a ajuda de um ser humano. As máquinas autônomas também chegaram no mercado criativo (para o bem ou para o mal).
Máquinas fazendo arte não é novidade. Em 2008, São Paulo recebeu uma bienal de robôs pintores, a arte fractal já existe há mais de uma década, robôs tocam música com muita precisão, quando falamos em moda podemos considerar os mais de 200 anos, isso mesmo 2 séculos, do tear mecânico de Jacquard, já são tatuadores, jogam tênis de mesa e até já derrotaram o campeão mundial de xadrez.
Este currículo invejável faria bonito em qualquer linkedin, entretanto, vale ressaltar que todas essas máquinas citadas no parágrafo anterior são máquinas com o propósito específico para resolver esses problemas e por isso, já vem programadas para executar tais tarefas. O Deepblue da IBM que derrotou o campeão mundial de Xadrez Garry Kasparov em 1997 não poderia vencer um jogo de par ou impar de forma "consciente".
Então, por que os computadores noticiados essa semana merecem tanto destaque?
Para isso, vou pegar emprestado o ciclo de vida da informação elaborado pelos colegas da Pós Graduação em Ciência da Informação da Unb de Brasília (PPGCINF - Unb).
Não escolhi começar por esse ciclo de vida por acaso pois esse é o mais completo que conheço, abrange uma quantidade grande de atividades e representa as diversas "grandes áreas" da informação. Bem, de todas as etapas propostas, em apenas uma, os computadores ainda não são mais eficientes que os seres humanos que é a criação (Gênese da Informação). Em outros ciclos de vida temos a distinção do uso da Informação e essa é uma outra coisa que o computador não é tão eficiente quanto os seres humanos, ainda há controvérsias quanto a esse ponto...
Ou seja, considerando regimes de informação, que englobam fluxos de informação, onde as máquinas participavam, os seres humanos costumavam atuar mais fortemente nas duas pontas (criação e uso) enquanto o computador já fazia todo restante do trabalho (árduo).
O que essas máquinas dessa semana fizeram foi avisar ao mundo todo que, de certa forma, elas já são capazes de criar e improvisar. Elas começam a tomar parte não só na criação de música e proposição de teoremas, mas também na criação de roteiros de filmes, poemas, estratégias de jogos de vídeo games, estratégias para o jogo go e tantos outros. Bem, não sei se você leitor percebeu, mas todas as façanhas anteriores foi feito por apenas UMA (uma única) entidade que é a Deepmind do google...
Ou seja, não temos um computador com propósito específico e programação dedicada a resolver um problema, temos um computador capaz de aprender coisas diversas e assim como os humanos são tão bons em algumas coisas e nem tanto em outras. A IBM também tem a sua versão inteligente do Deepblue e se chama Watson e este também tenta ser um pouco mais humano. A google já informou que irá adaptar uma versão da sua inteligência artificial voltada para as artes e é chamada hoje de Magenta Project.
Imagino que alguns dos leitores podem começar a se assustar em imaginar a skynet uma rede de computadores inteligente e capaz de criar as mais diversas coisas por ai. esse temor vem do fato de que sempre nos imaginamos como senhores dominadores dos computadores. afinal, eles são programáveis, aceitam comandos e tendem a não cometer erros. Mas vocês sabiam que existe uma área da computação conhecida como computação que tem como cerce, de maneira MUUUUUUITO simplificada, a utilização cooperação dos seres humanos para auxiliar a resolver os problemas que ele não pode resolver. Não acredita? Veja os exemplos dos jogos que servem para encontrar moléculas estáveis para a cura do câncer ou usar humanos para soluções de recaptcha.
A grande verdade é que tanto o Deepmind quanto o Watson funcionam baseados em análise de dados (big data) sobre suas experiências. Eles ainda não são capazes de gerar espontaneamente nenhum tipo de conhecimento e ainda resolvemos muitos dos nossos problemas de forma melhores que computadores, mas por quanto tempo?
Aliás a real pergunta é o que poderemos fazer com informação que os computadores também não possam...
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