No dia 16 deste mês, será realizado o evento “Pensando máquinas pensando”, que irá abordar diferentes aspectos da geração de textos e imagens com ferramentas de inteligência artificial. Organizado por pesquisadores do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação (PPGCC) e do Programa de Pós-Graduação em Comunicação (PPGCOM) da UFPE, o evento se desdobra em dois momentos: um debate teórico e uma oficina prática.

Pela manhã, das 9h30 às 11h30, no auditório do Centro de Artes e Comunicação (CAC), haverá o debate “Inteligência Artificial: relações entre Computação, Comunicação e Artes”, que discutirá os aspectos teóricos e culturais da relação interdisciplinar entre geração maquínica e criação artística. A mesa contará com Filipe Calegário (PPGCC), André Antônio (PPGAV), Paulo Faltay (PPGCOM) e mediação de Igor Cabral.

Já à tarde, das 13h às 17h, no LABG2 no Centro de Informática (CIn), acontecerá a oficina “Como máquinas aprendem?”, ministrada por Miguel Cruz e Leilane Cruz (PPGCC). A oficina apresentará os conceitos e as diversas ferramentas que estão reunidas sob o que chamamos de 'inteligência artificial' e convidará os participantes a usar códigos para classificação automatizada de imagens. Não é necessário levar equipamento ou ter conhecimento prévio em programação para participar. Porém, pela limitação do espaço, a oficina contará com 45 vagas e será necessária a inscrição prévia até o dia 13 deste mês pelo link. 

Para fechar o evento, haverá ainda uma apresentação musical, no CIn, às 17h, de Jarbas Jácome (Mustic/Voxar Labs/CIn-UFPE e CAHL/UFRB). jabah_guitabase e ninjammers é um projeto de experimentação de jams que utiliza servidores do protocolo Ninjam, um sistema de sessões de improvisação à distância.

Mais informações
pfaltay@gmail.com 
lccl2@cin.ufpe.br 

Programação completa

9h30-11h30 | Inteligência Artificial: relações entre Computação, Comunicação e Artes

Local: Auditório do Centro de Artes e Comunicação (CAC)
Participação: Filipe Calegário (PPGCC), André Antônio (PPGAV) e Paulo Faltay (PPGCOM)
Mediação: Igor Cabral

O recente avanço tanto no desenvolvimento de modelos de Inteligência Artificial quanto na disponibilidade de acesso às suas ferramentas tem gerado impactos nas diversas áreas do conhecimento e no cotidiano de indivíduos e populações. Infelizmente, há ainda pouco intercâmbio de diferentes campos do debate em torno das IAs, especialmente pouca conexão entre desenvolvedores e pesquisadores críticos. Pensamos, assim, na realização de um evento conjunto entre os campos da Computação, Comunicação e Artes, no intento de apresentar o estado da arte dos debates em cada área e apontar para possíveis pontos de contato e alianças entre essas perspectivas. Partimos de algumas perguntas disparadoras: Por que/em quais sentidos ocorre o processo de automatização de todas as práticas cotidianas a partir da criação de novas tecnologias? Existe de fato lastro técnico nas soluções propostas pela crítica das ciências sociais aos impactos das IAs? O recente uso espraiado de IAs generativas traz realmente uma crise para o processo criativo nas artes? Nos parece importante debater estas questões, cada dia mais presentes, de maneira coordenada, com pesquisadores das diferentes áreas iniciando uma busca por alianças a a partir de problemas mais específicos de cada campo. Para tanto, propomos uma estrutura teórico-prática para construirmos familiaridade entre interessados em todas as vertentes, trazendo os problemas e discussões sociais a respeito dos impactos das tecnologias para desenvolvedores, quanto abrindo frestas das caixas-pretas das ferramentas para artistas e pesquisadores das humanidades.

13h-17h | Oficina 'Como máquinas aprendem?'

Local: LABG2 no Centro de Informática (CIn)
Participação: Miguel Cruz e Leilane Cruz (PPGCC)

Inscrições on-line 

Já se perguntou como uma IA consegue “entender” texto, imagem e números? Tem vontade de colocar a mão na massa e treinar seu primeiro modelo de aprendizagem de máquina? Preparamos uma oficina para quem tem curiosidade de entender intuitivamente o que significa, por debaixo dos panos, a expressão Inteligência Artificial. Deixando de lado a ideia de caixa preta, pretendemos passear pela árvore de conceitos embaixo do guarda-chuva que chamamos IA e brincar um pouco com código para resolver uma tarefa simples de classificação de imagem. Não é necessário ter conhecimento prévio em programação para participar! Pessoas de quaisquer áreas de conhecimento são bem-vindas e quem tiver mais experiência sempre pode ajudar a pessoa ao lado ;) Bora brincar de aprender!

17h | Apresentação Musical: jabah_guitabase e ninjammers

Com: Jarbas Jácome (Mustic/Voxar Labs/CIn-UFPE e CAHL/UFRB)

A apresentação musical é desdobramento da pesquisa que Jarbas Jácome (Mustic/Voxar Labs/CIn-UFPE e CAHL/UFRB) vem realizando desde 2020 com a experimentação de jams que utilizam servidores do protocolo Ninjam, um sistema de sessões de improvisação a distâncias intercontinentais. O objetivo da tecnologia não é diminuir o atraso entre a transmissão do áudio e os corpos das pessoas que tocam os instrumentos. No caso do protocolo de Internet Ninjam, o objetivo é que a experiência da jam seja em tempo musical em vez de tentar ser em tempo real. Ou seja, a tecnologia atrasa mais ainda o fluxo sonoro para que este fique encaixado no tempo musical. O atraso no fluxo de áudio provoca um giro de um determinado ciclo de batidas. Para isso funcionar, todo mundo que está no mesmo servidor Ninjam está seguindo necessariamente o mesmo BPM (batidas por minuto) e o mesmo BPI (batidas por intervalo de tempo). Isso faz com que uma pessoa possa introduzir uma sequência de acordes que deverá ser repetida nos ciclos seguintes durante um tempo para que outras pessoas possam improvisar em cima. Jácome defende que esta tecnologia possibilita a ampliação de novas maneiras de se expressar através das improvisações musicais e que talvez possa proporcionar o nascimento de novos estilos musicais, especialmente devido ao estímulo absurdo de interações entre diferentes culturas do planeta. Para inspirar as jams, Jácome utiliza samples de áudio de bateria, baixo, vocais e outros, separados de gravações clássicas e raras da música popular, utilizando a inteligência artificial paraibana moises.ai.