A E XPLORAÇÃO , A C OMBINAÇÃO E A T RANSFORMAÇÃO

A maioria dos algoritmos evolutivos apenas explora um espaço pré-determinado, buscando uma ponto ótimo dentro dele, mas outros transformam o seu mecanismo gerativo de uma ou outra maneira. No domínio visual, por exemplo, algoritmos evolutivos aplicam uma transformação superficial no espaço conceitual resultando em imagens que, apesar de novas, claramente pertencem à mesma família das que a precederam; ou podem ser tão modificadas que as novas imagens podem não apresentar qualquer semelhança com suas progenitoras, menos ainda com suas antecedentes mais remotas. Alguns autores pregam que a transformação deveria ser sempre criativa, ou mesmo que sistemas de inteligência artificial que podem transformar suas regras são superiores aos que não podem.

aos seus programas a capacidade de mudar o código, ou seja, eles impedem transformações fundamentais no espaço conceitual.

Uma razão para abandonar transformações drásticas em modelos de criatividade baseados em inteligência artificial é que o ser humano pode estar mais interessado, pelo menos durante algum tempo, em explorar um dado espaço que em transformá-lo de maneira imprevisível; também ele pode estar se familiarizando com o sistema. Outra razão é a dificuldade da automatização da avaliação.

VOX POPULI proporciona ao usuário a oportunidade de fazer julgamentos subjetivos em todas as mutações e recombinações enquanto transita para a próxima iteração. Do ponto de vista do usuário, o julgamento é internalizado no sistema. Do ponto de vista do sistema, a função de fitness é modificada, alterando assim os objetivos da busca no espaço conceitual, conforme o usuário dá rumo à navegação.

Num contexto bem específico, pode-se pensar que a computação evolutiva, como modelo de criatividade, atende à exploração, já que é busca; à combinação, através do crossover e da co-evolução, e à transformação, através da mutação. Alguns podem discordar da aplicação do termo criatividade a um contexto tão específico, mas se levarmos em conta o sucesso que os algoritmos evolutivos já demonstram apresentar ao resolver alguns problemas de elevada complexidade, via progressos de natureza cumulativa, fica evidente que a aplicação continuada destes três processos é eficaz na busca pelo atendimento de objetivos bem definidos, sem que seja necessário dizer para a máquina como realizar esta tarefa.

6.6.1 DIVERGÊNCIA E CONVERGÊNCIA

De acordo com GARDNER (1996), a idéia chave na concepção de criatividade do psicólogo, é o pensamento divergente (seção 2.6). Se a computação evolutiva pode conduzir à implementação de algoritmos de busca eficazes, embora sem garantia de obtenção da solução ótima global (ver capítulo 3), boas chances há de ser adequada para a implementação do “pensamento divergente”. Em quase todos os casos, são criadas novas populações de soluções potenciais para algum problema, geração após geração, através de três processos principais. Primeiro, para garantir que as melhores soluções disseminem seu código pela população, mais cópias das boas soluções que das más soluções são colocadas

soluções tipicamente geram mais descendentes. Segundo, para introduzir novas codificações na população, uma mutação a uma baixa taxa opera durante a reprodução, de modo que alguns descendentes terão características alteradas aleatoriamente. Terceiro, para combinar bons componentes entre as soluções, o crossover é freqüentemente empregado, no qual os genes de dois antecedentes são usados para formar descendentes que tenham características de ambos. Com esses três processos ocorrendo, o ciclo evolutivo pode eficientemente explorar muitos pontos no espaço de soluções e em paralelo, e boas soluções podem ser encontradas rapidamente.

Como colocado por DAWKINS (1986), a seleção cumulativa, seja na seleção artificial obtida a partir de uma simulação computacional, seja na natureza, é um procedimento de busca eficiente, e suas conseqüências se assemelham muito à inteligência criativa. É preciso lembrar também que, se o processo de busca pode ser muito rápido, a evolução raramente é descrita como um processo rápido. Pode levar muitas gerações de candidatos potenciais, cada um deles requerendo tempo para avaliação, antes que algo interessante ocorra. Interessante talvez no sentido que Margaret Boden dá a uma idéia criativa, tal que é nova, surpreendente, e de alguma forma valiosa (seção 2.2).

Gardner também colocou que, pelas medidas-padrão, considera-se que as pessoas inteligentes são convergentes – pessoas que, a partir de certos dados ou de um problema difícil, conseguem chegar a muitas associações diferentes, e pelo menos algumas dessas são idiossincráticas e possivelmente únicas. Ora, se a busca como processo é certamente divergente, a função de fitness propicia a convergência. Uma função de fitness é um tipo de filtro que seleciona os indivíduos que melhor atendem aos objetivos da busca. No VOX POPULI, são os acordes que melhor atenderem aos critérios melódico, harmônico e de intervalo de vozes (critério octave); na “composição Malevich”, são as propostas mais próximas de “O Quadrado”, de Malevich. Assim, as soluções selecionadas pelo critério de fitness apresentam algum tipo de associação com regiões promissoras do espaço de busca, e portanto convergem para ótimos locais.

conceitos. Viu-se, no capítulo 5, a dificuldade da representação adequada de um conceito tal como a harmonia, no domínio da estética, mas verificou-se que há regras gerais, tais como a consonância musical e a teoria das complementaridades de cores, ambas derivadas de aspectos fisiológicos e que, ainda que nem sempre sejam empregadas, há um consenso entre os artistas de que elas existem. Ambas as abordagens são significativas porque, à parte as diferenças de percepção entre as pessoas, não adotam heurísticas: a consonância e a complementaridade de cores são tratadas do ponto de vista físico.

No domínio sonoro, VIDYAMURTHY E CHAKRAPANI (1992) introduzem a

aproximação de uma seqüência de notas à sua nota harmonicamente compatível, ou centro tonal, através de um formalismo nebuloso (MANDANI, 1981). O método proposto é

colocado como um problema de otimização baseado em fatores fisiológicos relevantes à apreciação de seqüências sonoras, e foi usado no VOX POPULI na avaliação da função de fitness. Assim, ainda que numa abordagem conservadora, acordes agradáveis ao ouvido são gerados a cada momento, cabendo ao usuário variar os centros tonais, influenciando o fluxo da composição no tempo, ou na melodia. Mas também isso pode ser fixado através dos desenhos, ou trajetórias. O sistema ainda não propõe trajetórias, apenas segue as trajetórias desenhadas pelo usuário, mas não há nenhuma impossibilidade técnica nesse sentido. Simplesmente, o VOX POPULI foi projetado e é usado como um ambiente exploratório. Mas suponha que ele passe a gerar trajetórias e as submeta, como num AGI, à apreciação e avaliação humana. É viável pensar que, com o tempo, um banco de dados pode ser construído com as melhores trajetórias. Também é viável pensar que as trajetórias possam ser concatenadas, e a composição resultante, possa ser submetida à apreciação humana. Também é viável pensar que, com o tempo, um banco de dados possa ser construído com as melhores concatenações, ou as que foram melhor avaliadas pelos usuários. Na verdade, é o tempo o principal gargalo de todos os sistemas evolutivos.

Mas, aparentemente, um AGI aplicado a algum domínio específico, associado a um banco de dados, presta-se bastante bem à internalização do sistema, como proposto por CSIKSZENTMIHALYI (1996) (ver Seção 2.1.2). Lá, são colocados como elementos

necessários a um indivíduo que queira fazer uma contribuição criativa:

• um banco de dados;