Recentemente, imagens e textos gerados por inteligência artificial têm chamado a atenção do público nas redes sociais. Entre os especialistas, esse cenário desperta um questionamento acerca da criatividade humana, e leva à crença de que o programa mais famoso do ramo, DALL-E, pode nos ensinar sobre a natureza de nossas próprias propensões inovadoras.
Primeiramente, precisamos entender que esses programas pegam bilhões de bits de texto da internet e traduzem em uma abstração. As imagens também são lidas da internet e associadas às suas legendas e transpostas para as mesmas áreas lógicas. Assim, o texto e as descrições relevantes das imagens, ainda que distintas, são identificadas por fortes associações próximas umas das outras.
Em seguida, os programas geram um conjunto de palavras-chave para descobrir as características que acompanham aquele conceito específico. O próximo passo é chamado de modelo de difusão, que constrói imagens únicas a partir da descrição do texto.
Os especialistas refletem que a maneira como o DALL-E constrói imagens não é totalmente diferente da maneira como o cérebro humano pode armazenar e identificar conceitos e depois traduzi-los. Esses conceitos abstratos nos ajudam a vincular a palavra a uma série de diferentes associações e imagens.
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Outro pensamento dos especialistas da área é que os modelos como DALL-E têm pelo menos uma coisa em comum com a inteligência humana: funcionam absorvendo muitos exemplos e, em seguida, gerando coisas novas com base em recombinações. Pessoas criativas também absorvem o mundo e então fazem novas versões daquilo que conhecem.
A reflexão dos especialistas é que ainda há uma limitação nesses programas, que não têm como filtrar o que é bom, o que é profundo ou o que é belo, diferente dos seres humanos. A conclusão que fica é que não basta apenas fazer coisas novas. Para ser totalmente criativo, esse programa teria que ser capaz de filtrar essas coisas novas e selecionar as mais relevantes com base em critérios humanos. Por enquanto, DALL-E não pode fazer isso.
Fonte: Science Blog
Por: Nathan Vieira
