Stable Diffusion: Variações Sobre um Leão

Uma postagem visual para suavizar o mais vital de todos os fins de semana da história brasileira. Minha exploração da arte digital baseada em Difusão Latente continua.

Meu pequeno logotipo é uma linda obra de arte, que chegou às minhas mãos na adolescência e que tenho até hoje. É uma charge de jornal – estrangeiro – do início do século 19, cujo o autor eu ainda não identifiquei, mas sigo procurando.

A arte, sobre a qual ainda falarei mais, mostra um leão exibindo seu perfil direito, em atitude heráldica “couchant”, habilidosamente inscrito no contorno da América do Sul. Um autêntico achado geométrico. É uma imagem evocativa de um Brasil grande e forte, estendendo seu olhar sobre o Atlântico sul.

É uma imagem que resume as aspirações da nação quando eu era jovem. É também uma imagem austera, que se pretende heráldica ao invés de fruto de design; vai contra o pós modernismo vigente, mas aqui no blog essa é exatamente a ideia.

Este blog existe por causa desta imagem; foi olhando para ela em pensamento profundo que me inspirei. “A voz do leão”, para tentar falar de tecnologia e ciência para a lusofonia, com um ‘modicum’ de profundidade – sem dar muita bola para o estilo superficial preferido nas redes sociais — como as pessoas fazem nos centros avançados do mundo. O Brasil é o Leão.

Eu quis fazer variações para poder usar a imagem em outros contextos que exijam um ‘look’ mais contemporâneo — com resultados medianamente animadores. Lancei mão da Stable Diffusion e, abusando da engenharia de prompt, passei algumas horas agradáveis tentando fazer arte. Aproveitei para usar o gadget ‘galeria de slides’ do WordPress pela primeira vez.


Não sei se verei esse Brasil grande, que faz tecnologia, que lança foguetes e satélites e junta à elite material do mundo. Se depender da classe política que aí está eu duvido muito que cheguemos lá. Foi sob a batuta do Ministro da Tecnologia, um aviador e astronauta formado por um instituto de tecnologia, que eu testemunhei o maior [talvez o único] desmonte deliberado de políticas tecnológicas do estado brasileiro em toda história [a começar do programa espacial, que se encontra desativado desde 2003].

Que o Brasil possa se reencontrar a partir das eleições de amanhã. Boa sorte a todos.

O Fantasma na Máquina Inteligente

O mundo moderno usa o termo “robô” para se referir a dispositivos eletromecânicos que executam trabalhos anteriormente realizados por humanos; a origem do termo é a palavra checa robotnik.

Imagem: Pexels

Segundo o site etymonline.com robotnik significa, “pessoa mecânica”; também “pessoa cujo trabalho ou atividades são inteiramente mecânicos”, da tradução inglesa da peça “R.U.R.” de 1920 (“Robôs Universais da Rossum”) de Karel Capek (1890-1938); “trabalhador forçado”, de robota “trabalho forçado, serviço obrigatório, labuta”.

Há um certo consenso acadêmico de que a abolição do trabalho servil foi o que deu início à mecanização; que o principal efeito da emancipação do campesinato foi possibilitar a industrialização da lavoura: “Os grandes latifúndios, livres do servo ineficiente, poderiam ser conduzidos de forma mais econômica. Os arados a vapor da Hungria, uma característica marcante do final do século XIX na Europa continental, foram o resultado da emancipação camponesa”[0].

E essas inovações eram todas subprodutos do mesmo frenesi de criatividade. Em 1745 de Vaucanson inventou, entre outras coisas, o primeiro tear automatizado: um desenvolvimento que mais tarde desempenharia um papel crucial na mecanização das formas de trabalho que antes eram exclusivas de humanos.

Trabalho, trabalho e trabalho

E o que deveria nos preocupar é menos se as máquinas se tornarão sencientes, mas quais serão os efeitos de uma mecanização cada vez maior sobre os humanos.

Marx [é impossível falar de trabalho sem citar Marx, sorry] observa em O Capital (1867) que “A história não revela nenhuma tragédia mais horrível do que a extinção gradual dos tecelões artesanais ingleses”. No mesmo espírito, para termos um vislumbre do que os avanços na robótica humanoide prometem para nossas vidas, considere “Quinn“.

Quinn é um conceito [ainda primitivo] de um robô de atendimento ao cliente: em vez de pagar salários a vários humanos, um hoteleiro, por exemplo, pode instalar um Quinn nos balcões de toda sua cadeia, supervisionado por apenas um par de operadores remotos, capazes de intervir se uma consulta se tornar muito complexa para a máquina.

Mais abaixo na escala, as onipresentes máquinas de self-checkout são efetivamente dispositivos como o Quinn, só que mais insuspeitos, que transferem o fardo de fazer sentido para o cliente e a solução dos problemas operacionais para uma equipe de supervisores. E esse deslocamento da habilidade e da inteligência humana, por sua vez, reorganiza o trabalho humano para atender as prioridades da máquina.

Marx [sorry, again] descreveu a maneira como as linhas de montagem das fábricas obrigavam os trabalhadores humanos a adaptar seus movimentos, velocidade de trabalho e comportamento às demandas da máquina, em vez de empregar as ferramentas de trabalho de acordo com um padrão de movimento humano. O mesmo vale para todas as ondas de automação subsequentes, incluindo a atual.

O Turco Mecânico

Em 1770, a Imperatriz Habsburgo Maria Teresa e sua corte ficaram maravilhados com um verdadeiro prodígio da engenharia moderna: uma máquina humanoide capaz de derrotar um oponente humano no xadrez.

O dispositivo consistia em uma figura em tamanho natural, vestida no estilo “oriental” e sentada em frente a um tabuleiro de xadrez. Quando derrotou vários adversários na corte, foi uma sensação: amplamente conhecido como o “Turco Mecânico”, percorreu a França, a Grã-Bretanha e os Estados Unidos, durante os quais disputou muitos jogos, inclusive contra Napoleão e Benjamin Franklin.

O Turco Mecânico – Imagem: Domínio Público

O único problema: o Turco Mecânico era falso. Embora a complexidade da farsa fosse em si um feito de engenharia notável, a inteligência do jogo de xadrez era fornecida por um humano habilmente escondido dentro da “máquina”.

No século 21, o Turco Mecânico dá nome a uma plataforma online [“Mechanical Turk” ] cujo produto é tornar o trabalho repetitivo e monótono de rotulação de dados no treinamento de sistemas inteligentes acessível para qualquer pequeno negócio, através da terceirização da atividade para trabalhadores remotos, que recebem tão pouco quanto US$ 0,97 por hora. Cortesia da Amazon.

Encontramos muitos desses “fantasmas humanos na Máquina Inteligente”: por exemplo, os trabalhadores de atendimento da Amazon, ‘otimizados’ pela vigilância algorítmica até o ponto de ruptura (e fazendo xixi em garrafas, como se tornou notório); ou os moderadores de conteúdo das redes sociais, se virando na gig-economy e lutando com o trauma provocado pelas coisas horríveis com as quais eles lidam em seu trabalho.

E existem até mesmo humanos, escondidos na IA tão desconfortavelmente quanto o operador oculto do Turco Mecânico, cujo papel é compensar o deficit na “inteligência” muda das máquinas. Veja, por exemplo, as pessoas contratadas para se passar por chatbots em empresas que querem parecer ultrassofisticadas.

Quero falar com um humano

A convergência entre humano e máquina, por sua vez, torna a humanidade real um luxo. Assim como a tecelagem mecânica tornou os tecidos baratos, os tecidos feitos à mão agora são extremamente caros – assim como qualquer coisa criada à mão com habilidade artesanal genuína. Da mesma forma, como o setor de hospitalidade se automatizou e despersonalizou durante a epidemia da Covid, as viagens “sem contato” tornaram o contato humano um extra premium – porque o que as pessoas realmente querem é conversar com um humano. Um canal da indústria hoteleira descreve a assistência humana hoje como um diferencial, “a marca registrada de uma viagem de luxo”.

Portanto, não importa se existem autômatos capazes de reproduzir fielmente o aspecto humano. Os que são lançados na economia de escala não se preocupam em buscar a verossimilhança, e são estes os que estão a transformar mais radicalmente nossas vidas.

Enquanto nos maravilhamos (ou estremecemos) com os simulacros quase perfeitos que chegam quase a convencer [ver uncanny valley] e toleramos entorpecidos os que não convencem, cada avanço na robótica reordena outra onda de trabalho humano às prioridades da máquina. E cada vez que o fazem, outra faceta do calor humano, inteligência e habilidade torna-se um extra premium, para os poucos sortudos.

Penso, logo existo

E o que deveria nos preocupar é menos se as máquinas se tornarão sencientes, mas quais serão os efeitos de uma mecanização cada vez maior sobre os humanos.

O avô do argumento de que a senciência humana é gerada a partir de processos fundamentalmente diferentes dos algorítmicos, ou mesmo de qualquer física atualmente compreendida, é nosso mais eminente matemático/físico e vencedor do Prêmio Nobel, Sir Roger Penrose. Noto aqui que os contra-argumentos penrosianos exigem um mergulho nos teoremas da incompletude de Gödel e na natureza do Problema da Parada na computação.

E nesta área não há lugar melhor para se pesquisar do que nos livros sedutoramente bem escritos de Roger Penrose, ‘The Emperor’s New Mind’ e ‘Shadows of the Mind’. Em resumo, Penrose implica uma distinção entre consciência e inteligência. Ele afirma que a consciência não é algoritmicamente explicável — embora ele não se refira propriamente à ‘inteligência’ neste contexto.

Pessoalmente falando, pensei por décadas que a senciência humana sempre seria inatingível pela inteligência de máquina gerada por algoritmos, mas não tenho mais certezas a esse respeito. Não acho que tenhamos uma maneira real de distinguir entre a inteligência humana e a inteligência da máquina e, por extensão, não temos como afirmar que a inteligência da máquina não exibirá algumas características da senciência. .

Chomsky argumentou que os humanos nascem com um senso inerente às estruturas da linguagem. E se isso for verdade, que implicações isso tem para a capacidade das máquinas de replicar habilidades linguísticas? E como os humanos diferem das máquinas nesse aspecto? O maior problema que temos é aquele com o qual Wittgenstein também lutou – o uso e as limitações da linguagem. Como saberemos se estamos todos discutindo o mesmo assunto?


[0] – The Habsburg Monarchy 1809–1918 – AJP Taylor

A.I. Art – Meus Experimentos com o Incrível ‘Stable Diffusion’

Se você não está prestando atenção ao que está acontecendo com o súbito aparecimento da Difusão Estável, você está perdendo um momento realmente interessante na história da tecnologia.

Imagem: Pexels.com

Tudo começou quando há dez dias, em 22 de agosto, a start-up Stability.ai abriu o código-fonte de sua plataforma de síntese de imagem chamada Stable Diffusion – uma arquitetura de difusão latente semelhante ao DALL-E 2 do OpenAI e ao Imagen do Google, treinada com milhões de imagens extraídas da web. Desde então a tecnologia tem desfrutado uma contínua explosão de interesse.

Ao contrário do conteúdo deepfake baseado em autoencoder, ou das recriações da figura humana que podem ser alcançadas por Neural Radiance Fields (NeRF) e Generative Adversarial Networks (GANs), os sistemas baseados em difusão aprendem a gerar novas imagens adicionando ruído às imagens usadas como fontes. A reiteração desse processo ensina o sistema como fazer imagens plausíveis – e até foto-realistas – a partir apenas desse ruído.

Modelos baseados em difusão aprendem a reconstruir fotos adicionando ruído a imagens “não contaminadas” e observando a relação elas e a imagem “contaminada” à medida que mais ruído é adicionado. Imagem: Google

Com a repetição do processo, o modelo começa a entender as “relações latentes” entre fontes altamente difusas e suas versões nítidas e de maior resolução. Depois de bem treinado, um modelo de difusão latente do tipo “texto-para-imagem” pode então “recuperar” imagens, separando-as do ruído de base usando prompts de texto como guias para quais elementos recuperar.

Em apenas alguns dias, houve uma explosão de inovação em torno deste processo. As coisas que as pessoas estão criando são absolutamente surpreendentes.

Tenho acompanhado o subreddit r/StableDiffusion e seguido o fundador da Stability, Emad Mostaque, no Twitter.

Minhas experiências

No início desta semana eu comecei a fazer experimentos com a tecnologia. O mínimo que posso dizer é que gerar imagens a partir de texto é um jogo totalmente novo.

Com os modelos “texto-para-imagem”, as habilidades linguísticas adquirem muita importância, à medida que a precisão conceitual na composição do chamado “prompt” vai determinar o resultado final do trabalho. No estágio atual da tecnologia, o prompt deve ser composto em inglês. Eu suponho que uma interface em português vai surgir em algum momento – farei minha contribuição na medida do possível.

Minhas explorações mostradas aqui foram feitas na plataforma online beta.dreamstudio.ai (atualmente grátis). A conta no site permite a geração de 200 imagens, antes de começar a monetizar. Já existem muitos outros sites parecidos, e novos aparecem todo dia.

Canalizei meu Roger Dean interior e comecei a esboçar algumas coisas. Depois de uma manhã eu já tinha uma pequena coleção para curtir e mostrar:

  • Um Sonho de São Paulo

Eu gosto do estilo matte paint, e minha primeira ideia foi investigar como São Paulo apareceria como um cenário a la Blade Runner.

Um sonho de São Paulo
Prompt usado: A dream of Sao Paulo city, Caspar David Friedrich, matte painting, artstation HQ

No prompt eu estabeleço alguns parâmetros/atributos que eu gostaria que a imagem tivesse:

Dream, indicando uma atmosfera onírica; São Paulo city, o objeto central, Caspar Friedrich, replicando o estilo do artista homólogo, Matte painting, para dar a textura, Artstation HQ, para invocar o estilo do studio Artstation [games, mídia].

  • São Paulo Dream

Neste ponto o leitor já percebeu que eu gosto de São Paulo e curto uma atmosfera onírica, com elementos pós-apocalípticos.

    Prompt Usado: A dream of Sao Paulo, a distant galaxy, Caspar David Friedrich, matte painting, trending on artstation HQ
    • Nave Alien Gigante
    Prompt usado: gigantic extraterrestrial futuristic alien ship in brand new condition, not ruins, hyper-detailed, artstation trending, world renowned artists, antique renewal, good contrast, realistic color, cgsociety, greg rutkowski, gustave dore, Deviantart
    • Roma Alienígena
    Prompt usado: Julius Caesar, alien roman historic works, ruins, hyper-detailed, world renowned artists, historic artworks society, good contrast, realistic color, cgsociety, Greg Rutkowski, Deviantart
    • Um Rio de Janeiro de Sonho
    Prompt usado: Rio de Janeiro, fuzzy, dreamy, world renowned artists, good contrast, pastel color, Greg Rutkowski, Deviantart
    • Rio Hipgnosis

    Aqui eu tentei replicar o estilo do já citado Roger Dean, e do estúdio Hipgnosis, famoso pelas capas de discos das grande bandas de rock nos anos setenta, como Yes, Pink Floyd, Led Zeppelin, e muitos outros. Note a silhueta do Pão de Açúcar, quase imperceptível. Definitivamente Lisérgico.

    Prompt usado: Rio de Janeiro, sketchy, dreamy, world renowned artists, good contrast, pastel color, Roger Dean, Hipgnosis
    • Transilvania

    Aqui eu recebi o valoroso input de minha mulher, ligada ao mundo das bruxas e das brumas, que sempre me apoia em minhas desventuras digitais. A ideia era fazer Drácula aparecer no cenário, mas vejo que será preciso maior empenho na engenharia do prompt.

    Prompt usado (composto por Marília Gião): Dracula castle on a mountain, at dusk, matte paint, Transylvania dream, David Friedrich, chariots with horses, hyper detailed, deviantart

    É mesmo uma coisa incrível. Imagine ter um artista conceitual multi habilidoso ao seu dispor, cujo único propósito na existência é interagir com você e materializar suas fantasias visuais mais loucas. Tudo a um custo muito baixo.

    Você pode executar a difusão estável em seu próprio computador, em um ambiente virtual python, se tiver as inclinações técnicas para configurá-lo [é preciso placa gráfica compatível com CUDA – tipicamente Nvidia] . Posso dar algumas indicações nos comentários, se alguém tiver interesse. Em serviços online como Replicate ou Hugging Face você pode ainda usar a biblioteca “imagem-para-imagem” – que está chegando também à interface do DreamStudio que usamos aqui.

    Há muito mais acontecendo. A melhor descrição que vi até agora de um processo iterativo para construir uma imagem usando Stable Diffusion vem de Andy Salerno: 4.2 Gigabytes, ou: Como desenhar qualquer coisa. Nestes experimentos eu usei partes dos prompts de Andy.

    E há muito mais por vir.

    As inescapáveis questões éticas

    As questões éticas levantadas por esses sistemas precisam ser enfrentadas e resolvidas. São questões difíceis.

    A difusão estável foi treinada com milhões de imagens extraídas da web. Essas imagens são protegidas por direitos autorais. Não estou qualificado para falar sobre a legalidade disso. Pessoalmente, estou mais preocupado com a moralidade.

    O Stable Diffusion v1 Model Card tem todos os detalhes de especificação, mas para resumir, ele usa um conjunto de dados LAION-5B (5,85 bilhões de pares de imagem-texto) e seu subconjunto Laion-aesthetics v2 5+ (um conjunto de aproximadamente 600 Milhões de pares). Essas imagens foram retiradas da web.

    O modelo final tem cerca de 4,2 GB de dados – um blob binário de “floating points”. O fato de se poder comprimir uma quantidade tão grande de informação visual em um volume tão pequeno é, em si, um feito fascinante. Contudo, de novo, as pessoas que criaram essas imagens não foram consultadas sobre seu consentimento.

    Para além disso, como já como discutimos no blog em outra postagem [link], o modelo pode ser visto como uma ameaça direta ao meio de subsistência de milhões de profissionais pelo mundo afora. Eu mesmo fui um desenhista ilustrador em meu primeiro emprego. Hoje eu não teria chance de começar. O vídeo e o áudio seguirão o mesmo caminho. Ninguém esperava que as IAs criativas viessem tão rapidamente para ceifar os empregos dos artistas, mas aqui estamos!

    Há também implicações [negativas] para o mercado de arte — e, em breve, do fonográfico, além do cinema.

    Nasce uma Nova profissão: a Engenharia de Prompt

    Como tentei mostrar, e como você mesma(o) pode verificar se resolver praticar a técnica no link que forneci, o background pessoal influenciará muito no sucesso. As pessoas que vão exercer essa atividade em um nível profissional elevado nas agências de criação terão que se aprofundar na observação e no estudo da linguagem.

    Além da precisão linguística, os parâmetros envolvidos na composição do prompt, para um resultado artístico perfeitamente controlado, exigem conhecimento técnico, senso de estilo e conhecimento histórico. Quanto mais palavras-chave relacionadas estiverem envolvidas na composição maior será o controle do artista sobre o resultado final. Exemplo: o prompt

    Uma cidade futurista distante, cheia de prédios altos dentro de uma enorme cúpula de vidro transparente, No meio de um deserto árido cheio de grandes dunas, Raios de sol, Artstation, Céu escuro cheio de estrelas com um sol brilhante, Escala maciça, Neblina, Muito detalhado, Cinematográfico, Colorido

    é mais sofisticado do que simplesmente

    Uma cidade cheia de prédios altos dentro de uma enorme cúpula de vidro transparente

    Note que a densidade conceitual, portanto a qualidade, do prompt depende muito do background cultural e linguístico da pessoa que faz a composição. De fato, um prompt de qualidade se assemelha muito a uma cena de cinema descrita em um roteiro/storyboard [a propósito, lá se vão os Production Designers, junto com os concept artists, graphic designers, set designers, costume designers, lighting designers…].

    Na tentativa de monetizar os frutos da nova tecnologia, os empreendedores da Internet serão forçados pela mão invisível do mercado de trabalho a se aprofundar nos conhecimentos linguísticos. Será um efeito colateral benigno, penso eu, considerando estado atual da Internet. Talvez isso leve a uma melhor articulação das ideias no ambiente da rede.

    Assim como influenciadores do YouTube têm talento para lidar com os aspectos visuais das interações humanas, os aspirantes à engenharia de prompt terão que se destacar em farejar as nuances da expressão humana. Eles têm grande potencial para ser os novos profissionais descolados da economia digital, assim como foram os web designers, e depois os influencers — que, com o fim das redes sociais, agora tendem a perder relevância.

    Para se diferenciar, os engenheiros de prompt terão que ser ávidos leitores e praticantes de semiótica/semiologia.

    Umberto Eco e os estruturalistas poderão voltar à moda.

    Indistinguível da magia

    Apenas alguns meses atrás, se eu tivesse visto alguém criar essas imagens em um programa de TV, ou em um vídeo do YouTube, eu teria resmungado sobre essas mistificações, grosseiras mesmo para padrões da TV e da Internet (sorry).

    A ficção científica é real agora. Modelos generativos de aprendizagem de máquina estão aqui, e a taxa com que eles estão melhorando é absolutamente irreal. Eu digo isso tendo um histórico de ceticismo quanto ao “hype” e às possibilidades dessa modalidade de AI. Vale a pena prestar atenção ao que eles são capazes de fazer, como estão se desenvolvendo, e ao impacto que eles terão na sociedade.

    Leitura recomendada

    https://arxiv.org/abs/2112.10752

    https://github.com/CompVis/stable-diffusion


    Reativei minha conta para twitar sobre essas coisas para o meu único seguidor. Siga @VoxLeone no Twitter e me ajude a conquistar o Brasil!

    Também fiz conta no Reddit, onde meu Karma é exatamente = 1. Siga u/VoxLeone!

    ‘Inteligência Artificial’ e o Futuro das Artes Digitais

    Eu leio os jornais. Eu vejo o ritmo do ‘progresso’. Eu entendo como esses novos modelos de aprendizado de máquina funcionam em um nível técnico e estou impressionado com a rapidez com que eles estão se desenvolvendo.

    artista-digital
    Imagem: Pexels.com

    Francamente, eu não espero que a arte digital feita por humanos (imagens, vídeos, filmes, música, texto) sobreviva mais uma década. O que espero é que pouca ou nenhuma arte digital seja vendida com lucro por artistas humanos daqui a dez anos, e a única razão pela qual não estendo esse raciocínio para mídias físicas como escultura ou arte de rua é que eu não sei se teremos robôs hábeis o suficiente para fazê-las – embora seja inevitável que robôs habilidosos surjam em algum momento, na duvidosa hipótese de que a civilização sobreviva.

    As pessoas frequentemente vão buscar o exemplo da pintura e da fotografia para defender a ideia de que inteligência artificial (IA) não vai realmente acabar com o mercado de arte, mas eu simplesmente não vejo esse exemplo como válido. A fotografia e a pintura sobreviveram porque são fundamentalmente diferentes e podem ser facilmente distinguidas, desde que seus respectivos criadores optem por se diferenciar.

    A arte da IA é diferente, porque seu propósito específico é replicar. Não importa o que os artistas humanos façam com a mídia digital, a IA sempre vai estar lá para engolir as mudanças de qualquer nova onda e aprender a replicá-las.

    O advento da fotografia nunca teve a intenção de matar a indústria da pintura. Contrariamente, esses algoritmos de IA, gestados nas grandes corporações de tecnologia, têm como objetivo manifesto matar a indústria da imagem.

    Sobre a Excelência na técnica

    Leonardo da Vinci não apenas pegou um pincel, compôs a Mona Lisa e se proclamou mestre. Ele construiu suas habilidades como aprendiz em oficinas, fazendo obras acessórias, figuras de fundo e encomendas menores. É esse trabalho que cria a oportunidade para que obras-primas aconteçam. Se esse ambiente desaparecer, o topo da elite artística será afetado. Existe algo único no equilíbrio entre ser ousado o suficiente para se destacar da multidão, mas ao mesmo tempo acessível o suficiente para um apelo mais amplo.

    No momento, os modelos de aprendizado de máquina ainda são fracos, mas já são fortes o suficiente para tirar 90% dos artistas digitais do mercado. Com o custo próximo de zero, as pessoas não vão mais reutilizar nada. Vão gerar algo novo para cada coisa que fizerem. Não tenho certeza se há algo que possa ser feito para evitar esse futuro. Penso que devemos começar reconhecer que muita coisa vai se perder nessa revolução. Também duvido que artifícios sociais como bolsas de estudo e programas de residência possam deter o avanço das máquinas simplesmente jogando dinheiro no problema.

    Otimistas

    Há um lado otimista nesta questão. Seus lugares-tenentes sustentam que não precisamos temer a arte da IA. Na verdade, os artistas podem até querer agradecer.

    Segundo os otimistas, há muito tempo os artistas sentem uma espécie de tédio por causa da falta de um caminho claro para a inovação ou para criação de algo “novo” e inspirador. As coisas tornaram-se obsoletas e excessivamente mercantilizadas, com músicos, fotógrafos, pintores, etc. muitas vezes confessando que o que eles criam não passa de recauchutagem de ideias desgastadas – admito que qualquer artista ligado na cena vai mesmo dizer que não há mais muita arte inspiradora.

    A IA essencialmente reorganiza motivos antigos de novas maneiras. É um dispositivo de permutação que mostra o estado da arte atual (na qual é baseado o treinamento dos modelos) aplicado a situações arbitrárias. Os artistas podem usá-lo como ferramenta para encontrar um espaço onde uma nova exploração seja possível e, finalmente, começar a criar arte inspiradora novamente.

    este-cara-nao-existe
    Imagem gerada no popular serviço Esta Pessoa Não Existe. É uma imagem criada com o uso de redes GAN – Generational Adversarial Network.

    Os otimistas ainda consideram que o que está sendo banalizado agora é apenas a transformação das obras mesmas em espaços de ideias digitalmente definíveis: crie uma nova ideia em arte, dê a uma máquina representações suficientes e ela pode gerar infinitamente novos trabalhos dentro desse espaço.

    A corrente otimista argumenta que certas coisas vão escapar à banalização. O que ainda não pode ser banalizado seria:

    1) Novos espaços de ideias. A IA é incapaz de gerar algo que possa ser definido como um novo movimento artístico.

    2) Novas mídias. Algo como Dall-E [ver nota no final] vai aparecer, mais cedo ou mais tarde, para gerar arquivos CAD. Contudo, há muitas expressões artísticas que não serão fisicamente reproduzíveis por um computador. As obras nessas mídias permanecerão valiosas ou até aumentarão de valor. E embora a IA possa gerar novas ideias nesses espaços, será necessário que haja pessoas que decidam se esforçar para executá-las.

    3) Curadoria. Decidir quais ideias (geradas por IA ou não) merecem atenção.

    Take final

    Comecei a investigar este assunto na década passada, e as evidências me sugerem que começaremos a ver todas as atividades humanas enfrentando um declínio salarial anual de 6 a 12% a partir de agora. Uma máquina já pode fazer trabalho humano bem o suficiente para substituí-lo ou substituir mais de 90% das pessoas no trabalho que elas fazem, deixando o resto brigando por migalhas.

    A parte criativa e sensível do seu trabalho, que uma máquina não pode fazer, pode parecer muito importante para você, mas o chefe do chefe do seu chefe provavelmente não se importa com isso, já que a mediocridade escalável é mais lucrativa do que qualquer “extra” que um humano possa oferecer.

    Na verdade, a já envelhecida queixa das empresas de que “existe-trabalho-mas-ninguém-está-qualificado” é uma grande balela. Os mesmos executivos que dizem isso estão espremendo seus gerentes de linha, ao não deixá-los contratar auxílio e forçá-los ao trabalho cada vez mais pesado.

    A tendência de longo prazo dos salários é de queda. Os mercados de trabalho não parecem mais se comportar como o da oferta e procura de bens. Nesse mercado as curvas não mais encontram equilíbrio. Elas divergem.

    Não se trata apenas de AI Art, e outras macaquices digitais. Estamos muito provavelmente caminhando para um colapso salarial generalizado e de base ampla em todo o mundo, e esse tipo de situação provavelmente resultará em um conflito global entre pessoas e capital, no qual a) todo um sistema socioeconômico é derrubado, ou b) a humanidade é lançada na escravidão da qual é improvável que se recupere.


    Nota: DALL·E é uma versão do GPT-3 [Generative Pre-trained Transformer – Transformador Generativo Pré- treinado] com bilhões de parâmetros, treinada para gerar imagens a partir de descrições de texto [ex: “ovelha a tocar piano em um navio”], usando um conjunto de dados de pares de texto-imagem. Ele tem um conjunto diversificado de recursos, incluindo a criação de versões antropomorfizadas de animais e objetos, combinando conceitos não relacionados de maneiras plausíveis, renderizando texto e aplicando transformações a imagens existentes.

    Leitura recomendadada

    https://arxiv.org/abs/2005.14165

    https://openai.com/blog/dall-e/

    O Futuro da AI é Luminoso (e analógico)

    Para concluir a Rápida Introdução à ‘Inteligência Artificial’, publico o post complementar, para apresentar o inovador chip ótico [ainda sem nome comercial] da start-up Lightmatter, contendo o chamado interferômetro Mach-Zehnderque, que promete elevar a computação de sistemas de aprendizagem de máquinas a um novo patamar.

    Imagem: iStock

    O aprendizado de máquina profundo, ou seja, redes neurais artificiais com muitas camadas ocultas, sempre nos fascina com soluções inovadoras para problemas do mundo real, cada vez em mais áreas, incluindo processamento de linguagem natural, detecção de fraude, reconhecimento de imagem e direção autônoma. As redes neurais ficam melhores a cada dia.

    Mas esses avanços têm um preço enorme nos recursos de computação e no consumo de energia. Portanto, não é de se admirar que engenheiros e cientistas da computação estejam fazendo grandes esforços para descobrir maneiras de treinar e operar redes neurais profundas com mais eficiência.

    Uma nova e ambiciosa estratégia que está fazendo o ‘début’ este ano é executar a computação de redes neurais usando fótons em vez de elétrons. A Lightmatter começará a comercializar no final deste ano seu chip acelerador de rede neural que calcula com luz. Será um refinamento do protótipo do chip Mars que a empresa exibiu em agosto passado.

    O protótipo MARS, instalado em uma placa

    Embora o desenvolvimento de um acelerador ótico comercial para aprendizado profundo seja uma conquista notável, a ideia geral de ‘computação com luz’ não é nova. Os engenheiros empregavam regularmente essa tática nas décadas de 1960 e 1970, quando os computadores digitais eletrônicos ainda não tinham capacidade para realizar cálculos complexos. Assim, os dados eram processados no domínio analógico, usando luz.

    Em virtude dos ganhos da Lei de Moore na eletrônica digital, a computação óptica nunca realmente pegou, apesar da ascensão da luz [fibras óticas] como veículo para comunicação de dados. Mas tudo isso pode estar prestes a mudar: a Lei de Moore, que durante décadas proporcionou aumentos exponenciais na capacidade dos chips eletrônicos, mostra sinais de estar chegando ao fim, ao mesmo tempo em que as demandas da computação de aprendizado profundo estão explodindo.

    Não há muitas escolhas para lidar com esse problema. Pesquisadores de aprendizagem profunda podem até desenvolver algoritmos mais eficientes, mas é difícil prever se esses ganhos serão suficientes. Essa é a razão da Lightmatter estar empenhada em “desenvolver uma nova tecnologia de computação que não dependa do transistor”.

    Fundamentos

    O componente fundamental no chip Lightmatter é um interferômetro Mach-Zehnder. Esse dispositivo ótico foi inventado em conjunto por Ludwig Mach e Ludwig Zehnder na década de 1890. Mas só recentemente esses dispositivos óticos foram miniaturizados a ponto de um grande número deles poder ser integrado em um chip e usado para realizar as multiplicações de matrizes envolvidas nos cálculos de rede neural.

    O interferômetro Mach-Zehnder é um dispositivo usado para determinar as variações relativas de deslocamento de fase entre dois feixes colimados derivados da divisão da luz de uma única fonte. É um dispositivo particularmente simples para demonstrar interferência por divisão de amplitude. Um feixe de luz é primeiro dividido em duas partes por um divisor de feixe e, em seguida, recombinado por um segundo divisor de feixe. Dependendo da fase relativa adquirida pelo feixe ao longo dos dois caminhos, o segundo divisor de feixe refletirá o feixe com eficiência entre 0 e 100%. – Gráfico: Vox Leone – Uso Permitido

    Esses feitos só se tornaram possíveis nos últimos anos devido ao amadurecimento do ecossistema de manufatura de fotônica integrada, necessário para fazer chips fotônicos para comunicações.

    O processamento de sinais analógicos transportados pela luz reduz os custos de energia e aumenta a velocidade dos cálculos, mas a precisão pode não corresponder ao que é possível no domínio digital. O sistema é 8-bits-equivalente. Isso por enquanto mantém o chip restrito a cálculos de inferência de rede neural – aqueles que são realizados depois que a rede foi treinada.

    Os desenvolvedores do sistema esperam que sua tecnologia possa um dia ser aplicada também ao treinamento de redes neurais. O treinamento exige mais precisão do que o processador ótico pode fornecer nesta etapa.

    A Lightmatter não está sozinha em busca da luz para cálculos de redes neurais. Outras startups que trabalham nesta linha são Fathom Computing, LightIntelligence, LightOn, Luminous e Optalysis.

    A Luminous espera desenvolver sistemas práticos em algum momento entre 2022 e 2025. Portanto, ainda teremos que esperar alguns anos para ver como essa abordagem vai evoluir. Mas muitos estão entusiasmados com as perspectivas, incluindo Bill Gates, um dos maiores investidores da empresa.

    Uma coisa é clara: os recursos de computação dedicados aos sistemas de inteligência artificial não podem continuar a crescer sustentavelmente na taxa atual, dobrando a cada três ou quatro meses. Os engenheiros estão ansiosos para utilizar a fotônica integrada para enfrentar esse desafio de construir uma nova classe de máquinas de computação drasticamente diferentes daquelas baseadas nos chips eletrônicos convencionais, que agora se tornam viáveis para fabricação. São dispositivos que no passado recente só podiam ser imaginados.