Google anuncia gerador de imagens que usa inteligência artificial

  • Imagen, lançado na segunda-feira, superou outros softwares semelhantes;
  • O Google disse que, embora estivesse satisfeito com os resultados, ainda havia problemas com o algoritmo;
  • Há imaginações criativas nessas imagens, como “corgi fofo morando em uma casa de sushi”.

Entusiastas da arte digital, computação gráfica e inteligência artificial notaram a última tendência emergente na interseção desses mundos: geradores de texto para imagem.

Esses programas fazem exatamente o que o nome diz. Você descreve a imagem e ela é capaz de gerar o que você quer dizer com uma certa precisão. Há também uma variedade de estilos que podem ser introduzidos no processo de criação dessas imagens. Podem parecer que foram pintados a óleo, feitos a partir de computação gráfica, ou mesmo parecidos com fotografias.

Antes disso, o líder na área era o DALL-E, criado pelo OpenIA, um laboratório comercial de inteligência artificial. Ontem, no entanto, o Google lançou seu próprio software de imagem, Imagen, que superou o DALL-E em sua qualidade de criação.

Imagen
As imagens criadas pelo Google podem ser visualizadas no link https://imagen.research.google/. No site, você ainda pode participar de um minijogo onde pode escolher termos e criar imagens, utilizando pré-renderizações já criadas pelo Google.

No início, a qualidade, precisão e variedade dessas imagens eram surpreendentes. Por exemplo, “um corgi fofo mora em uma casa de sushi” e “uma foto de um guaxinim em um capacete de astronauta olhando pela janela à noite”, todos reproduzindo exatamente o que está em nossas mentes.

No entanto, é importante notar que os pesquisadores sempre procuram divulgar seus melhores resultados. Portanto, embora as imagens pareçam perfeitas, elas não são necessariamente representativas da qualidade média das imagens produzidas. Em outros programas, o produto final geralmente é uma imagem que parece inacabada, manchada ou borrada.

Problemas de inteligência artificial
O Google antecipa que seus programas podem enfrentar críticas no futuro, como manipulação maliciosa e falta de diversidade em seu banco de dados de IA.

A empresa decidiu não liberar a base de código do Imagen, temendo que o programa pudesse ser usado para aplicativos com mais problemas, como notícias falsas ou casos de assédio. Foi o que aconteceu com o advento dos “deepfakes”, programas capazes de produzir vídeos de celebridades ou qualquer outra pessoa com muito material de foto ou vídeo online.

Outro grande problema apontado pelo Google foi o viés no banco de dados. Usando dados capturados da internet, o software acaba por reproduzir vários “estereótipos sociais, visões opressivas e associações depreciativas ou prejudiciais com grupos de identidade marginalizados”, disse a empresa.

A gigante da tecnologia não detalhou o conteúdo perturbador gerado pelo Imagen, mas disse que o modelo “codifica uma variedade de preconceitos e estereótipos sociais, incluindo uma tendência geral de gerar imagens de pessoas com tons de pele mais claros, bem como uma tendência a retratar diferentes tipos de pele. tons. imagens. Ocupações que se encaixam nos estereótipos de gênero ocidentais.”

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Leonardo Bonato Felix

Tem graduação (UFSJ, 2002), mestrado (UFMG, 2004) e doutorado(UFMG, 2006) também em Engenharia Elétrica. Foi pesquisador visitante da University of Southampton-UK (2019-2020). É professor do Departamento de Engenharia Elétrica da UFV (2006-presente), nas disciplinas de Inteligência Computacional, Sinais e Sistemas, Modelagem e Identificação de Sistemas, Introdução à Engenharia Biomédica, Eletrônica, etc. É pesquisador 1D CNPq, atuando no processamento de sinais biológicos, teoria da detecção e aplicações de inteligência artificial.

Domingos Sárvio Magalhães Valente

Possui graduação em Engenharia Agrícola e Ambiental pela Universidade Federal de Viçosa (2003), mestrado em Engenharia Agrícola pela Universidade Federal de Viçosa (2007) na área de concentração em Pré-Processamento e Armazenagem de Produtos Agrícolas, doutorado em Engenharia Agrícola pela Universidade Federal de Viçosa (2010) na área de concentração em Mecanização Agrícola. Pós-doutorado na University of Illinois (Urbana-Champaign) nos Estados Unidos. Atualmente é Professor Associado da Universidade Federal de Viçosa, no Departamento de Engenharia Agrícola, atuando nas Áreas de Mecanização Agrícola, e Agricultura de Precisão e Digital.

José Augusto Miranda Nacif

Professor no Instituto de Ciências Exatas e Tecnológicas (IEF) do Campus UFV-Florestal da Universidade Federal de Viçosa (UFV). Possui mestrado e doutorado em Ciência da Computação (2004 e 2011) pela Universidade Federal de Minas Gerais e graduação em Engenharia de Controle e Controle e Automação (2001) pela Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais. Atualmente é orientador do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da UFV. É bolsista de produtividade do CNPq, nível 2. Tem experiência na área de Ciência da Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: Internet das coisas, nanocomputação, computação de alto desempenho e aprendizado de máquina.

Moysés Nascimento

Possui graduação em Estatística pela Universidade Federal do Espírito Santo (2007), mestrado em Estatística Aplicada e Biometria pela Universidade Federal de Viçosa (2009) e doutorado em Estatística e Experimentação Agropecuária pela Universidade Federal de Lavras (2011). Realizou pós-doutorado em Análise de dados Genômicos, via Métodos Econométricos, na North Carolina State University (EUA, 2016). Atualmente, é professor Associado no Departamento de Estatística da Universidade Federal de Viçosa. Tem experiência na área de Probabilidade e Estatística Aplicada, com ênfase em Métodos Estatísticos Aplicados ao Melhoramento - Plantas e Animais, Inteligência Computacional e Aprendizado Estatístico.

Rodolpho Vilela Alves Neves

Possui graduação em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Viçosa (2011), mestrado (2013) e doutorado (2018) em Engenharia Elétrica pela Universidade de São Paulo. Entre 2015 e 2016, foi pesquisador visitante na Aalborg University, Dinamarca. Atualmente, é professor adjunto no Departamento de Engenharia Elétrica da UFV. Atua principalmente nos temas geração distribuída e controle de sistemas de energia.

Sabrina de Azevedo Silveira

É graduada em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG-2008) e tem doutorado em Bioinformática (2013). Possui pós-doutorado no European Molecular Biology Laboratory-European Bioinformatics Institute (EMBL-EBI), em Cambridge, no Reino Unido (2019), e no Laboratório de Bioinformática e Sistemas (LBS), do Departamento de Ciência da Computação da Universidade Federal de Minas Gerais (2015). Atualmente, é professora no Departamento de Informática (DPI), da Universidade Federal de Viçosa (UFV). É orientadora do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da UFV (CAPES 4) e do Programa de Pós-Graduação em Bioinformática da UFMG (CAPES 7). Tem experiência na área de Ciência da Computação e Bioinformática, atuando principalmente nos seguintes temas: predição de função de enzima, mineração de dados, aprendizagem de máquinas, bases de dados biológicos e visualização de dados.

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