INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL E ARTE
O MODELO CONCEITUAL DE REDES ADVERSÁRIAS GENERATIVAS NO PROCESSO CRIATIVO DE ARTE PARA JOGOS DIGITAIS
DOI:
https://doi.org/10.14244/2179-1465.RG.2024v15i1p115-138Palavras-chave:
Inteligência artificial, jogos digitais, arteResumo
A interação entre a Inteligência Artificial (IA) e a arte mostrou-se uma área promissora no contexto do processo criativo contemporâneo. Neste artigo, explorou-se como o modelo de redes adversárias generativas (GAN) poderia contribuir na construção de assets em duas dimensões (2D) para artistas de jogos digitais. Para atingir esse objetivo, realizou-se uma revisão da literatura e um estudo de caso com assets 2D do jogo Axie Infinity. Descobriu-se, por meio da pesquisa, que o modelo sintetizava novas imagens que se situavam nas características e traços similares aos do grupo de dados usado no treinamento do modelo. Isso significa que as GANs podem ser utilizadas para inspirar novos assets, criar novas imagens e serem aplicadas diretamente nos jogos digitais.
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Referências
ARANTES, P. Arte e mídia: perspectiva da estética digital. São Paulo: Senac, 2005.
BERGER, C. Perceptrons: the most basic form of neural network. Applied Go, EUA, 09 jun. 2016. Disponível em: https://appliedgo.net/perceptron/. Acesso em: 23 jun. de 2022.
BITTENCOURT, G. Inteligência artificial: ferramentas e teorias. Florianópolis; Ed. da UFSC, 1998.
BULHÕES, G. Até 2023, o mercado de games pode somar mais de US$ 200 bilhões. Olhar digital, São Paulo, 4 de jan. de 2022. Disponível em: https://olhardigital.com.br/
/01/04/pro/ate-2023-mercado-dgames-pode-somar-mais-de-us-200-bilhoes/. Acesso em: 6 de jan. de 2022.
CACCIA, L. C. M. Réseaux de neurones artificiels. Acrromoth, EUA, 2018. Disponível em: http://accromath.uqam.ca/2018/09/reseaux-de-neurones-artificiels. Acesso em: 6 de jan. de 2022.
CRISTOFFERSON, A.; JAMES, A.; OBRIEN, A.; ROWLAND, T. Level up: the future of video games is bright. Bain & Company, Massachusetts, 12 out. 2022. Disponível em: https://www.bain.com/insights/level-up-the-future-of-video-games-is-bright%20Bain%20&%20%20Company. Acesso em: 14 fev. 2023.
DRESCH, A.; LACERDA, P. D. JÚNIOR, A. V. A. J. Design science research: métodos de pesquisa para avanço da ciência e tecnologia. Porto Alegre: Bookman, 2020.
DUARTE, R. A arte. São Paulo: Martins fontes. 2012.
GALANTER, P. What is generative art? Complexity theory as a context for art theory. In: International conference on generative Art, 2003, Italy. Anais do Proceedings of the International Conference on Generative Art, Italy, 2003. p. 1-21.
GOODFELLOW, J. I.; ABADIE, P. J.; MIRZA, M.; XU, B.; FARLEY, W. D.; ORZAIR, S.; COURVILLE, A.; BENGIO, Y. Generative adversarial nets. Ithaca: ArXiv, jun. 2014. Disponível em: https://arxiv.org/abs/1406.2661. Acesso em: 04 mar. 2022.
GIL, A. C. Como elaborar projetos de pesquisa. 7. ed. São Paulo: Atlas, 2022.
GRANDO, N. Neurônios e redes neurais artificias. Blog do Nei. 3 de mar. de 2022. Disponível em: https://neigrando.com/2022/03/03/neuronios-e-redes-neurais-artificiais/. Acessado em: 3 de jun. de 2022.
HAMMOND, K. Pratical artificial intelligence for dummies. Nwe Jersey: John Wiley & Sons, 2015.
HAVALDAR, P.; MEDIONI, G. Multimedia systems: Algorithms, Standards, and Industry Practice. Boston: Course Technology, 2020.
HUIZINGA, J. Homo ludens. São Paulo, 2020.
JO, T. Machine learning foundations: supervised, unsupervised, and advanced learning. Alemanha: Springer, 2021.
KENT, S. L. The ultimate history of video games: from pong to pokémon and beyond - the story behind the craze that touched our lives and changed the world. New York: Three Rivers Press, 2001.
KUNTAL, G. Learning generative adversarial networks: next-generation deep learning simplified. EUA: Packt Publishing, 2017.
LECUN, Y.; BENGIO, Y.; HINTON, G. Deep learning. Nature, v. 521, n. 7553, p. 436-444, 2015. Disponível em: https://www.nature.com/articles/nature14539. Acesso em: 01 mar. 2023.
LEMOS. A. O que é inteligência artificial e como ela funciona. Folha de são paulo, São Paulo. 12 de maio de 2022. Disponível em: https://www1.folha.uol.com.br/tec/2022/05/o-que-e-inteligencia-artificial-e-como-ela-funciona.shtml. Acesso em: 3 jun. 2022.
LIESER, W. Arte digital. Portugal: Konemann, 2020.
LIMA, L. A. B. Estado da arte da pesquisa sobre a indústria de jogos digitais no Brasil: temáticas correntes e caminhos futuros. Revista GEMInIS, v. 14, n. 1, jan./abr., 2023.
LUZ, A. R. Vídeos games: história, linguagem e expressão gráfica. São Paulo: Blucher, 2010.
MENDONÇA, F. C. I. Redes neurais convulsionais gerando arte: uma aplicação em obras de Jê Américo. Monografia, Universidade de São Paulo, São Paulo, 2019. Disponível: https://bcc.ime.usp.br/tccs/2018/isacfm/files/monografia.pdf. Acesso em: 20 jun. 2022.
MUELLER, J. P.; MASSARON, L. Machine learning for dummies. Nwe Jersey: John Wiley & Sons, 2021.
MÁTARAS, L. R. Artificial intelligence and the Arts: toward computational creativity. In: GREY, A.; ROSSITER, J. (org.). The next step: exponential life. EUA: Bbva-Open Mind, 2017.
NGUYEN, M. H. T. Fundamentals of 2D game srt. Oklahoma: Spring, 2021.
PACETE, G. L. 2022 promissor: mercado de games ultrapassará US$ 200 bi até 2023. Forbes, São Paulo, 3 de jan. de 2022. Disponível em: https://forbes.com.br/forbes-tech/2022/01/com-2022-decisivo-mercado-dgames-ultrapassara-us-200-bi-ate-2023/. Acesso em: 6 de jan. de 2022.
PHILLIPS, D. Machine learning: jump on the way to thef future, discover artificial intelligence and data science, maximize your business in the modern world mastering deep learning, python and algorithms. New York: Dan Phillips. 2020.
RHYS, E.; MICHEIEL, B.; LINDA, T. D.; RAE-WOO, K.; MINH, T. L. N.; HUGO, T.; TIANYI, G.; TOMOFUMI K.; LUCA, C.; GUILHERME, F.; FRANK C.; TIAGO R.; ALEXIS P. Global games market report. EUA: Newzoo. 2022.
ROGERS, S. Level up: um guia para o design de grandes jogos. São Paulo: Blucher, 2013.
RUMELHART, D.; MCCLELLAND, J; Parallel distributed processing: explorations in the microstructure of cognition. MIT Press, 1986.
RUSSELL, S.; NORVIG, P. Inteligência artificial. Rio de Janeiro: Elsevier, 2013.
SALGADO, L. A. Z. Arte digital. Curitiba: Intersaberes. 2020.
SHAHRIAR, S. GAN computers generate arts? A survey on visual arts, music, and literary text generation using generative adversarial network. ArXiv, Ithaca, ago. 2021. Disponível em: https://ieeexplore.ieee.org/document/9507424. Acesso em: 13 mar. 2023.
THOMPSON, J. S. Machine law, ethics, and morality in the age of Aartificial intelligence. Hershey: IGI Global, 2021.
TIERNAN, J. Is AI really an art and design killer. Vectornator, EUA, 18 nov. 2022. Disponível em: Disponível em: encurtador.com.br/tLSW1. Acesso em: 15 fev. 2023.
TOLCHEVA, S. 6 Ways AI-Generated art is changing the future of art. MUO. EUA, 14 out. 2022. Disponível em: https://www.makeuseof.com/ways-ai-generated-art-changing-future-of-art/. Acesso em: 15 fev. 2023.
WILLIAMS, A. History of digital games: developments in art, design, and interaction. Focal Press: Focal Press, 2017.
WILLRICH, R. Sistemas multimídia distribuídos. Florianópolis: UFSC, 2000.
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