O que você sabe sobre as GAN’s?
Em 2017, a International Foundation for Art Research (IFAR), em Nova York, foi a responsável por determinar que quatro quadros atribuídos ao artista Jackson Pollock eram falsos. As obras estavam em posse de um colecionador alemão que morava em Chicago.
A IFAR, uma organização sem fins lucrativos, tem esse objetivo: analisar obras de arte e esclarecer sua autenticidade. Afinal de contas, são obras que podem ser vendidas por somas muito altas! Inclusive os quadros de Jackson Pollock já foram vendidos por 140 milhões de dólares.
Este processo, para separar os conteúdos online verdadeiros e falsos, ganhou outra dimensão com as GAN’s. E neste artigo, vamos explicar o que são as GAN’s e como você pode usar essa tecnologia no seu trabalho.
O Que São GAN’s
As Generative Adversarial Networks (GAN’s) – em português Redes Generativas Adversárias – são um modelo de inteligência artificial (IA) que tem como objetivo discriminar e gerar conteúdos realistas.
GAN’s funcionam como um ringue, onde dois lutadores de boxe vão se enfrentar. Um deles, o gerador, vai produzir o conteúdo (texto, imagem ou vídeo). O segundo é o discriminador, que tem a capacidade de avaliar se o conteúdo é verdadeiro ou falso.
Enquanto o gerador vai procurar maneiras de produzir um conteúdo capaz de enganar o discriminador, este, por sua vez, vai analisar tudo que o gerador produz para expor o conteúdo falso.
Por ser uma IA que possui os dois componentes que trabalham nesta disputa, as GAN’s são chamadas de adversárias. Porém, não é uma competição, para ver qual é mais capaz de realizar sua tarefa com sucesso. O objetivo é que uma aprenda com a outra para realizar seu trabalho da melhor maneira possível.
Tipos de GAN’s
Como as GAN’s são um modelo de IA, elas possuem uma série de aplicações. Consequentemente, diversas GAN’s foram desenvolvidas para conduzir certas tarefas.
Falar um pouco sobre cada uma faria com que este artigo fosse composto por páginas e mais páginas. Sendo assim, vamos focar em três modelos e suas formas de uso.
DCGAN’s: Deep Convolutional GAN’s
As Redes Generativas Adversárias Convolucionais, em português, foram desenvolvidas para imagens. O objetivo é editar imagens de maneira convincente, especialmente com a remoção de elementos que reduzem a nitidez.
Outro ponto importante é a geração de imagens que deixem qualquer um confuso: é uma imagem real ou não?
SRGANs: Super Resolution GAN’s
Redes Generativas Adversárias de Super Resolução são uma mistura de modelos de GAN’s. Através dessa IA, o usuário pode fazer o upload de imagens inteiras com baixa resolução e obter resultados em alta resolução.
Este aprimoramento devolve a imagem a sua característica mais nítida.
cGANs: Conditional GAN’s
Redes Generativas Adversárias Condicionais, em português, são uma otimização de outros modelos. Esta otimização foi pensada para que o usuário possa determinar as condições para a produção dos textos, imagens ou vídeos.
Sendo assim, os resultados serão mais próximos do que o usuário deseja obter com as GAN’s.
Como Usar as GAN’s no Seu Trabalho
As GAN’s possuem aplicações mais interessantes para profissões que envolvem a criatividade. A produção de textos, imagens e vídeos a partir de IA é uma forma de acelerar a entrega de materiais. Para ilustrar esse imenso leque de possibilidades, vamos enfatizar três opções.
Campanhas de Anúncios
Os anúncios são um quebra-cabeças que deve ser minuciosamente testado para assegurar que cada item é o mais eficaz o possível. Entretanto, produzir todas as peças, e suas variações de tamanho, pode ser uma tarefa que demanda muito tempo.
Então, as GAN’s são uma maneira de acelerar o processo. A geração de conteúdo via IA, especialmente os modelos condicionais, torna a construção de campanhas em uma tarefa mais rápida e com mais variáveis para testar.
Artigos para Blog
Outra aplicação é a produção de artigos para blog. A maior vantagem das GAN’s para a textos é o fato de que os componentes gerador e discriminador vão auxiliar na produção de artigos que sejam mais verossímeis.
Não apenas serão textos mais precisos, mas que tem uma capacidade maior de simular a forma de escrever de uma pessoa. Ao passar o artigo por ferramentas que identifiquem uso de IA, a meta é não serem detectados.
Se você se interessa por esse assunto, leia também o artigo sobre as Redes Neurais Artificiais!
Serviços de Fotografia
Você tem uma foto antiga guardada em casa? Com as GAN’s é possível melhorar a imagem digitalmente e obter um resultado mais nítido. Essa é a tarefa que vários fotógrafos ao redor do mundo estão recebendo de seus clientes.
Pessoas procuram este serviço como forma de preservar suas memórias de pais, avós e parentes falecidos através das suas fotos. É uma maneira também de aprimorar documentos históricos e não perder seu conteúdo.
O Lado Complicado das GAN’s
Se, por um lado, as GAN’s são uma inovação tecnológica cheias de vantagens, por outro lado podem representar um perigo.
A capacidade de simular conteúdos realistas aumenta as chances de que pessoas mal intencionadas produzam conteúdo enganoso. As fake news, principalmente, se tornaram um problema de comunicação global e as GAN’s podem ampliar esse desafio.
Não apenas pela produção de conteúdos falsos, mas também pelo componente discriminador, que trabalha para tornar tudo ainda mais realista. Assim, é de se esperar que poucas pessoas saibam diferenciar o correto do incorreto.
E pense em todas as aplicações viáveis disso!
Textos e artigos que buscam validar informações falsas, edição de imagens que são praticamente indetectáveis, áudios tão realistas que podem enganar facilmente.
Um exemplo atual é o uso GAN’s para analisar vídeos de influenciadores e apresentadores para simular os padrões de voz deles. Assim, golpistas podem produzir áudios muito convincentes e extorquir parentes, amigos e fãs destas personalidades.
Conclusão
Agora que você já conhece as GAN’s e como elas são usadas atualmente, é sua oportunidade para incluir essa IA no seu trabalho.
Aqui no blog da Pareto você também pode aprender sobre outros modelos generativos e tornar as suas tarefas mais rápidas e eficazes. Para aprender mais, é só escolher um assunto aqui no blog da Pareto e acompanhar as próximas publicações.
Boa leitura!
