Siga o Olhar Digital no Google Discover
Além de suas peças, William Shakespeare foi um grande compositor de sonetos. Em sua vida, mais de 150 deles foram publicados. E agora um grupo de pesquisadores da IBM e das universidades de Toronto e de Melbourne criou uma inteligência artificial que consegue escrever esse tipo de poema quase como o autor inglês.
Ofertas
Por: R$ 2.288,93
Por: R$ 8,28
Por: R$ 1.998,89
Por: R$ 2.498,89
Por: R$ 491,92
Por: R$ 129,90
Por: R$ 412,69
Por: R$ 593,00
Por: R$ 3.598,94
Por: R$ 499,00
Por: R$ 369,00
Por: R$ 1.616,02
Por: R$ 179,90
Por: R$ 2.759,00
Por: R$ 199,00
Por: R$ 166,19
Por: R$ 399,00
Por: R$ 132,00
Por: R$ 505,00
Inteligências artificiais poetas não são exatamente uma novidade. O próprio Google conseguiu criar uma IA escritora (de talento questionável) ainda em 2016, e a Microsoft também esteve envolvida em um projeto divulgado em abril deste ano. A diferença dessa nova está na complexidade estrutural dos sonetos: eles são compostos por quatro estrofes, com quatro versos nas duas primeiras e três nas duas últimas.
Para aprender a escrever seguindo essa regra, o modelo de aprendizado profundo chamado de Deep-speare – uma clara alusão ao escritor – foi treinado com mais de 2.600 sonetos de autores diferentes, além dos 154 de Shakespeare. A ideia era que, com isso, a IA fosse capaz de emular “a linguagem, as rimas e a métrica” desse tipo de poema e conseguisse escrever algo que ao menos lembrasse as obras do autor inglês, segundo uma publicação no blog da Nvidia.
Os resultados foram alguns sonetos surpreendentemente convincentes, ao menos para um leitor casual, que avalia mais as rimas, como descrevem os pesquisadores no artigo. No entanto, os sonetos não conseguiram enganar críticos literários consultados pela equipe. Na opinião dos especialistas, os poemas da IA ainda pecavam na legibilidade e na emoção.
Ainda assim, como nota uma reportagem do Engadget, os pesquisadores foram capazes de demonstrar que algumas características de textos, como rimas e ritmo, podem ser ensinadas a máquinas “automaticamente a partir de dados” com a estrutura de rede certa. Um avanço, portanto, que pode ajudar no desenvolvimento de redes neurais.
Tags: