Pesquisadores usam “Up – Altas Aventuras” para ensinar emoções a inteligência artificial

Geralmente, eu não ligo para as poesias da vida. Quando estou caminhando numa rua e algo poético acontece — como a luz do sol perfurando nuvens de chuva, folhas douradas dançando no vento de outono —, não dou muita bola. Mas a emoção humana é quantificável, o que significa que ela pode ser ensinada a computadores. Uma […]

Geralmente, eu não ligo para as poesias da vida. Quando estou caminhando numa rua e algo poético acontece — como a luz do sol perfurando nuvens de chuva, folhas douradas dançando no vento de outono —, não dou muita bola. Mas a emoção humana é quantificável, o que significa que ela pode ser ensinada a computadores. Uma colaboração entre o Laboratório de Máquinas Sociais, do MIT, e a equipe de Tecnologia e Mídia para Consumidores, da McKinsey & Company, quer usar filmes para quantificar e “ensinar” emoções a computadores para criar uma inteligência artificial que consegue contar histórias emocionantes.

Como é que você ensina emoções a uma inteligência artificial? Faça-a assistir a filmes. O modelo de aprendizado de máquina do MIT revisou “milhares” de filmes e, uma hora, se tornou capaz de rastrear e classificar arcos emocionais — não exatamente beats, mas as mudanças de feliz para triste que um espectador possa sentir enquanto assiste a um filme. Crucialmente, essa pesquisa queria que a inteligência artificial entendesse como um filme as desencadeava, usando música, diálogos, ângulos de câmera etc.

Como discutido no post de blog, a máquina assistiu à famosa sequência de abertura triste de Up – Altas Aventuras, discernindo os beats que tinham os maiores impactos emocionais, tanto positivos quanto negativos.

Para medir a precisão da inteligência artificial, a equipe teve voluntários assistindo a clipes do filme, gravando suas próprias respostas emocionais (de tristeza, alegria e confusão) e então classificando as especificidades do que as desencadeou — talvez uma tomada fechada, uma nota musical especialmente aguda, e assim por diante. Eles então pesaram o quanto cada elemento contribuiu para aquela emoção. Designar valores numéricos à pesquisa permitiu aos pesquisadores refinar a rede neural para que ela acompanhasse como as pessoas se sentiam.

Embora um dos objetivos a longo prazo seja criar uma inteligência artificial capaz de criar histórias emocionalmente convincentes e poderosas por conta própria, por enquanto, pelo menos, os pesquisadores dizem que a melhor maneira de usar essa tecnologia é “melhorar (o trabalho dos contadores de história) ao oferecer insights que aumentam o puxão emocional de uma história — por exemplo, identificando uma pontuação musical ou imagem visual que ajude a engendrar sentimentos de esperança”.

Parece a apresentação de um produto novo — talvez como um complemento para cineastas jovens usando Adobe Premiere ou Final Cut Pro? Embora a publicação de blog comece com ruminações sobre o poder das inteligências artificiais contadoras de história, ela acaba com ideias sobre como a detecção de emoções pode prever engajamento nas redes sociais. Aliás, a detecção de emoções está se tornando cada vez mais comum; a Disney usou reconhecimento facial para detectar emoções durante exibições de filmes. Isso não é funcionalmente diferente de exibir um filme para grupos de foco para propagandear os filmes de modo mais eficiente, mas a indústria do cinema é um negócio e está mais interessada na inteligência artificial como um modo de ampliar suas rendas do que como um gerador de poesia.

[McKinsey via Fast Company]

Imagem do topo: Disney

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