Projeto da IBM "ensina" computador a criar sonetos no estilo de Shakespeare

Pesquisadores da Austrália e do Canadá “ensinaram” um computador a compor sonetos no mesmo estilo usado por William Shakespeare. Um consórcio composto pela Universidade de Toronto, Universidade de Melbourne e a IBM Austrália criou o projeto Deep-speare, uma empreitada direcionada ao campo da inteligência artificial que busca, de forma resumida, simular formatos artísticos apenas com dados, sem o uso de aplicações externas.

Segundo as estruturas literárias, há diversos tipos e normas de composição de um soneto. No caso presente, a base utilizada foi o soneto inglês (amplamente conhecido como “soneto shakespeareano”), que apresenta esquema estrófico próprio, com três quartetos e um dístico. O consórcio valeu-se dessa estrutura e das palavras mais usadas pelo próprio Shakespeare para que uma rede neural artificial criasse obras próprias no mesmo modelo.

Um dos cientistas envolvidos no projeto, Jey Han Lau, disse ao Engadget que um dos intuitos do Deep-speare era “descobrir se era possível aprender esses formatos apenas por meio do uso de dados, sem a inclusão de fontes externas de conhecimento, como dicionários de pronúncia e sílabas”.

Ao todo, foram utilizados pela IBM cerca de 2.600 sonetos para fins de aprendizado, desenvolvimento e testes – um número que o próprio Lau reconhece como modesto: "O volume é bem pequeno comparado ao que uma rede de aprendizado aprofundado costuma exigir. Tivemos que usar a criatividade para desenhar a rede – não podíamos criar algo muito complexo senão ela ia simplesmente memorizar sonetos. O que queríamos era que a rede generalizasse seu aprendizado e compusesse novos poemas”. Claro, o material produzido enganou os olhos mais casuais, que não souberam diferenciá-lo daquele produzido por humanos, mas em exibição a críticos especializados, o feedback mostrou “falta de leitura e emoção”. Porém, ainda que não seja um sistema perfeito, Lau disse que aprimoramentos já estão sendo pesquisados.

Os resultados foram publicados pelo consórcio durante a ACL Conference, mas usuários mais interessados podem acessar a página do projeto no GitHub e brincar com os dados dispostos pela equipe.

Fonte: ACL Web; Engadget; Deep-speare (GitHub)