Adobe treina IA para identificar alterações em imagens

Não adianta tentar esconder o fato de que você editou uma imagem no Photoshop ou em qualquer outro programa de edição: a Adobe pode descobrir. Isso porque a empresa está treinando uma Inteligência Artificial (IA) para identificar alterações em imagens.

Muito além de identificar olheiras ou espinhas escondidas em um rosto, o algoritmo pode ajudar no combate a fake news. Afinal, estamos em um período em que a manipulação de dados e informações é tão absurda que deixamos de lado o princípio da boa-fé e duvidamos da veracidade de quase tudo (ou, pelo menos, deveríamos).

Então, o que precisamos é de ferramentas que sejam capazes de identificar quando estamos diante de uma situação não real. É basicamente isso que a inteligência artificial da Adobe faz.

Como o algoritmo pode identificar alterações em imagens?

O algoritmo foi criado a partir de uma parceria entre a Adobe e a Universidade da Califórnia, em Berkeley, e a Adobe. Ele foi treinado usando um recurso do Adobe Photoshop chamado Face Away Liquify, cujo objetivo é mudar o rosto, os olhos e a boca das pessoas.

Posteriormente à edição de imagens, os pesquisadores treinaram uma rede neural convolucional para identificar quais mudanças foram feitas nas imagens. Esse tipo de rede neural é muito usado no processamento de imagens digitais e é inspirado em processos biológicos (especificamente, no córtex visual dos animais) e é muito usado em diferentes áreas de estudo além da computação (como na biologia).

O resultado foi incrível: a rede neural foi capaz de detectar os rostos alterados com uma precisão de 99%. Quando na mesma situação, o olho humano só conseguiu detectar alterações em 53% dos casos. A ferramenta criada será direcionada especificamente para alterações feitas em rostos.

E isso é só o começo: é possível que mais ferramentas como essas surjam, principalmente com a ascensão da inteligência artificial. É bem provável que, em breve, nós vejamos algoritmos semelhantes, mas voltados para outras áreas, como cenas completas.

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Fontes: Economic Times; Interesting Engineering.