Continuamos a série que explica as principais palavras do vocabulário dos empreendedores da nova economia. São termos e expressões que você precisa saber: seja para conhecer as novas ferramentas que vão impulsionar seus negócios ou para te ajudar a falar a mesma língua de mentores e investidores. O verbete de hoje é…
GANs
O que acham que é: Alguma gíria de adolescente.
O que realmente é: GANs, sigla de Generative Adversarial Networks (redes geradoras adversárias, em tradução livre) é um tipo de Machine Learning que utiliza duas redes neurais em oposição para obter resultados praticamente perfeitos. A saber: redes neurais são algoritmos usados para a resolução de problemas.
Pois bem, nas GANs as redes neurais trabalham uma contra a outra. Enquanto a rede conhecida como geradora tem a função de gerar dados, a outra tem a função de discriminá-los (e por isso, é chamada de discriminadora), desafiando seus resultados. Ou seja: a geradora cria, a discriminadora critica, a geradora cria ainda melhor, a discriminadora critica de forma ainda mais precisa e assim sucessivamente, fazendo superarem cada vez mais a si mesmas e a outra. Essa “disputa” pode levar, por exemplo, à criação de uma imagem praticamente indefectível de uma pessoa que não existe.
Pesquisadora nas áreas de ciência de dados da Faculdade de Economia e Administração da USP e diretora do LabData, da Fundação Instituto de Administração (FIA), Alessandra Montini, faz uma analogia bastante gráfica para explicar as GANs:
“Suponha que eu seja uma falsificadora de quadros e, você, um detetive com a função de diferenciar as obras que falseio de suas versões autênticas. A cada minuto, produzo vários quadros falsos e você os identifica em relação aos originais. Cada quadro falso identificado gera pontos para você e debita pontos de mim. Cada quadro falso não identificado gera pontos para mim e debita pontos de você”, diz.
“Com essa metodologia, cada vez ficarei mais talentosa em falsificar quadros e você, cada vez mais hábil em detectar a falsificação. Ao final, minha falsificação seria praticamente indistinguível, quase perfeita. E somente você, o super programa, seria capaz de detectar”, finaliza.
Origem: Embora a ideia de aprendizado por competição exista desde meados do século XX, a forma como é concebida agora tem origem em um paper do pesquisador norte-americano Ian Goodfellow (que hoje trabalha na Apple, mas também já passou pela GoogleBrain), em parceria com outros colegas, apresentado na Universidade de Montreal, em 2014.
Em 2016, Yann LeCun, vice-presidente e cientista chefe da área de inteligência artificial do Facebook, se referiu às GANs como a ideia mais interessante do aprendizado de máquina nos últimos dez anos.
Para que serve: As GANs podem gerar voz, texto e imagens, sejam elas fotos, vídeos, pinturas, desenhos, obras de arte e até mesmo exames médicos.
Um fato que chamou bastante a atenção para um dos usos dessa tecnologia aconteceu há pouco menos de um ano quando a casa de leilões Christie’s (que existe desde 1766) vendeu uma obra de arte criada por inteligência artificial com o uso de GANs. A tela, intitulada “Portrait of Edmond Belamy”, foi vendida por US$ 432.500, quase 45 vezes o maior valor estimado. Um texto no site da Christie’s conta por quem e como a obra foi produzida e levanta a questão do feito (link no item “Para saber mais”).
Há alguns meses, pesquisadores do MIT criaram o projeto PizzaGAN para que o computador aprenda a fazer uma pizza a partir de uma imagem pronta. Para isso, eles construíram um modelo generativo que espelha o passo a passo do procedimento da montagem de uma pizza com várias coberturas (como uma Portuguesa, por exemplo) para que, ao identificar as alterações visuais, a rede neural possa fazer a engenharia reversa da sequência correta de etapas.
Efeitos colaterais: As GANs estão por trás de dois dos maiores males da nossa época: as fake news e os deepfakes, vídeos adulterados que podem colocar pessoas em locais, ações ou falas que não correspondem à verdade. “As GANs podem gerá-los de forma praticamente perfeita”, afirma Montini.
Em junho deste ano, segundo matéria da AP (link no item abaixo), a imagem de uma mulher criada por GANs foi utilizada no LinkedIn para espionagem política.
Para saber mais:
1) Leia, no site da Christie’s, Is artificial intelligence set to become art’s next medium?
2) Leia, na AP, Experts: Spy used AI-generated face to connect with targets.
3) Leia, na MIT Technology Review, Inside the world of AI that forges beautiful art and terrifying deepfakes.
