Criatividade Computacional – II ICC-2011

Computational Creativity is the study and simulation, by computational means, of behaviour, natural and artificial, which would, if observed in humans, be deemed creative.

Pesquisas e artigos bem interessantes sobre inteligência, percepção, linguagem, jogos, poesia, música e arte generativa em geral na última ICCC (conferência internacional de criatividade computacional – até rimou).

Muitas das pesquisas tratam da noção de tentar compreender e emular a maneira como a mente funciona (em oposição a implementar uma simulação “ideal” – ou “não-humana”). Isso envolve considerar aspectos como ambiguidade, pontos de vista etc. Eu tenho a tendência a preferir este tipo de abordagem, principalmente quando levada ao extremo – são soluções computacionalmente muito mais “caras” (isto é, exigem mais memória, maior poder de processamento etc.), mas (relativamente) mais fáceis de implementar e com resultados muito mais realistas (no sentido de similaridade ao comportamento de um ser humano).

Comentarei alguns dos artigos e pesquisas abaixo (não vou linkar todos, mas aqui tem uma lista com os pdfs).

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A maioria das pesquisas envolve a tentativa de implementar aspectos da mente humana em sistemas computacionais. Isso pode ser empregado tanto em ferramentas para aplicações específicas, na pesquisa da inteligência artificial de uma maneira geral ou mesmo como um auxílio na compreensão da mente humana em si.

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O artigo Interpretation-driven Visual Association (Kazjon Grace, Rob Saunders e John Gero) propõe uma implementação computacional da função visual de percepção e categorização de formas (aplicações no design e arquitetura, por exemplo):

The ability to treat groups of concepts with particular relationships between them as a single entity relaxes the restrictions on possible mappings and opens up new kinds of associations.

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Em (Missing) Concept Discovery in Heterogeneous Information Networks (Tobias Kötter and Michael R. Berthold), é examinado o processo de preenchimento de “vazios” em um dado sistema de conhecimento – algo que a mente humana faz constantemente, ponto de partida para a aprendizagem e produção de conhecimento.

This paper proposes a new approach to extract existing (or detect missing) concepts from a loosely integrated collection of information units by means of concept graph detection. (…) This approach can also be expanded to detect domain bridging concepts (K¡Lotter, Thiel, and Berthold 2010) which might support creative thinking by connecting information.

Os autores parecem enfatizar aplicações práticas em bancos de dados, mas é interessante imaginar esta abordagem especificamente na área da inteligência artificial aplicada a narrativas procedurais e jogos, por exemplo. A pesquisa de Mateas e Smith segue esta linha:  Knowledge-Level Creativity in Game Design (Adam M. Smith and Michael Mateas); eles definem criatividade como uma espécie de “curiosidade racional” (“rational pursuit of curiosity”).

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Mais dois artigos que me interessaram (citações selecionadas):

  • Shared Mental Models in Improvisational Digital Characters (Brian Magerko, Peter Dohogne, and Daniel Fuller): “This article explores the process of building shared mental models in improvisation and describes computational improv agents that employ this process in an interactive implementation of the improv game called Party Quirks. (…) [B]y better understanding how human improvisers construct shared mental models, we have taken steps towards building computational actors that can employ similar processes. This is one major step towards creating improvisational actors that can interact with each other with human users within an improv theatre framework.”
  • Serendipity and Objets Trouvés in Linguistic Creativity (Tony Veale): “This paper considers the linguistic equivalent of the readymade object: a well-formed phrase that takes on a new significance when used in a new context with a potentially new and resonant figurative meaning. We show how linguistic readymades can be recognized and harvested on a large scale, and used to provide a robust and scalable form of creative language generation.” (esta pesquisa está associada a um aplicativo bem interessante, o Jigsaw Bard – “Just as Duchamp side-stepped the need to physically originate anything, but instead appropriated pre-built artifacts, the Bard likewise side-steps the need for natural-language generation. Each phrase it proposes has the ring of linguistic authenticity; because this authenticity is rooted in another, more literal context, the Bard also exhibits its own Duchamp-like (if Duchamp-lite) creativity. We now consider the scale of the Bard’s generativity, and the quality of its insights.”)

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Nick Montfort também participou com seu projeto Curveship, embora esta abordagem híbrida, buscando emular estratégias criativas tradicionais lineares, não me empolgue muito. Me interessa mais a perspectiva adotada na pesquisa descrita no artigo Simulating the Everyday Creativity of Readers (Brian O’Neill and Mark Riedl), de identificar os mecanismos mentais naturais humanos de construção de narrativas:

Systems could employ in order to build a model of the world – the real world or a fictional world observed in a book or movie.

Também há alguns artigos interessantes sobre sistemas para “medir criatividade” (ou grau de “novidade”) em um dado sistema computacional. Este tipo de pesquisa pode incomodar aqueles que tendem associar o conceito de criatividade ao da humanidade, o que nem sempre é o caso (muitos pesquisadores definem criatividade como a capacidade de gerar algo novo – e nesse caso um gerador aleatório, por exemplo, pode servir de base a uma “criatividade maquínica”). Isto é, convém sempre considerar o contexto e escopo de uma determinada análise.

Harold Cohen, criador de Aaron, um dos primeiros sistemas computacionais de geração de “imagens artísticas”, deixa esta questão clara em sua pesquisa definindo um novo termo – um “comportamento x”, similar, mas distinto da “criatividade”.

Site da conferência: www.computationalcreativity.net

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