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Durante o evento Moogfest que aconteceu no último fim de semana, o engenheiro do Google Douglas Eck anunciou o projeto ‘Magenta’, que pretende ensinar computadores a criar música, imagens e vídeos de valor estético. Eck é o responsável pelo software de recomendações musicais baseadas em seu gosto na Google Play Music.
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Segundo Eck, “A pergunta que o Magenta faz é: máquinas conseguem criar música e arte? Se sim, como? Se não, por que não?”. O objetivo final do projeto, nas palavras de seu idealizador, é “produzir ferramentas e modelos de código aberto que ajudem pessoas criativas a ser ainda mais criativas”.
Criatividade artificial
Para atingir essas metas, os seis desenvolvedores da equipe Google Brain responsáveis pelo projeto pretendem usar técnicas de inteligência artificial e de aprendizado de máquina. Mais especificamente, o time utilizará a plataforma TensorFlow de inteligência artificial que o Google disponibilizou em código aberto em novembro de 2015. Dentre outras utilidades, ela já foi usada para ensinar um computador a criar roteiros de Friends.
Os avanços em técnicas de aprendizado de máquina foram uma das motivações de Eck para encarar esse desafio, segundo a Wired. Outra delas foi a rede neural DeepDream do Google, o software utilizado pelo Google para reconhecer objetos em fotografias, que acabou produzindo algumas imagens bastante curiosas.
Além de explorar maneiras como “modelos ‘generativos’ de aprendizado de máquina podem [ser usados para] criar mídia engajante”, os desenvolvedores também pretendem criar um aplicativo do Magenta. O app permitirá que usuários conheçam a música e as imagens produzidas pelo computador e dêem sua opinião sobre elas. As opiniões dos usuários serão então devolvidas à máquina, para que ela se aperfeiçoe.
Arte em números
Outra expectativa de Eck é que o projeto inspire mais pessoas a usarem a plataforma Tensorflow do Google de maneiras criativas. O engenheiro já possui um histórico de pesquisas criativas com inteligência artifical, incluindo o algoritmo de recomendações musicais com base no gosto do usuário do Google Play Music.
Segundo Eck, as recomendações musicais exigem que o computador entenda os gostos e as formas como as pessoas ouvem música. Entender esses parâmetros permite que o computador entenda quais músicas o usuário considera “semelhantes”. A partir desse entendimento, ele pode encontrar uma modelo numérico nos 1s e 0s que compõem os arquivos de áudio que o usuário considera “semelhantes” para entender quais canções lhe recomendar em cada contexto.
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