To bit or not to quantum

— that is the question —

Uma navegação alegórica na poesia computacional, videopoesia,

teoria quântica e redes neurais artificial

to bit or not to quantum
minha terra tem palmeiras onde canta o sabiá
onde a máquina termina - onde começa o-meu-tear ? 

Apresentação

Este curso não ensina inteligência artificial. Ele a habita. iremos ao longo de cinco seções construir videopoemas com redes neurais, interrogar a aleatoriedade do universo quântico, ensinar máquinas a escrever (e falhar), e tentar entender o que acontece no espaço entre um neurônio biológico e seu o neurônio artificial.

Metodologia: cada seção combina conceito e prática em proporções variáveis. O laboratório é sempre um ateliê. O código é sempre uma forma de escrita. A avaliação privilegia o processo e o questionamento sobre o resultado fechado.

Mapa das Seções

Horizonte da seção

Esta seção é a porta de entrada. Não pressupomos nada além da disposição para o espanto. Vamos aprender Python como se aprendesse um novo idioma poético — não para fazer cálculos, mas para fazer perguntas. E vamos descobrir que o universo, lá no fundo, é feito de incerteza.

. Tópicos

Como o Bêbado Quântico e o Bêbado Clássico saem do Bar

O passeio aleatório clássico como metáfora da vida ordinária: cada passo independente, sem memória. O passeio quântico como metáfora da existência múltipla: todos os caminhos ao mesmo tempo, até que alguém olhe.

Laboratório: simular os dois bêbados em Python. Visualizar onde cada um chega depois de 10.000 passos. Escrever um haiku sobre a diferença.

Python como instrumento poético

A linguagem de programação como linguagem literária. Sintaxe como métrica, funções como estrofes, loops como refrão. Numpy e matplotlib: o pincel e a tela digital. Exploraremos como artistas como Casey Reas e Vera Molnar usaram código para criar obras que nenhum pincel poderia.

Laboratório: escrever um 'poema executável' — um programa que gera texto e imagem simultaneamente a partir de uma semente aleatória.

O que e caos e o que e aleatoriedade

Caos determinístico: o atrator de Lorenz, o efeito borboleta, a diferença entre imprevisível e aleatório. Entropia de Shannon: como medir o quanto uma mensagem surpreende. A surpresa como fundamento da informação — e da poesia, discutir o Expoente de Lyapunov.

Laboratório: medir a entropia de poemas de Drummond, Pessoa e de um gerador aleatório. Quem surpreende mais?

Um pouco de mecânica quântica não assusta

O gato de Schrodinger como poema visual. Superposição: ser duas coisas antes de ser observado. Emaranhamento: dois objetos que se afetam através do espaço sem se tocarem — como dois poetas que nunca se encontraram mas escrevem o mesmo verso.

Laboratório: criar uma videopoesia de 1 minuto usando imagens geradas por ruído quântico (API do ANU Quantum Random Number Generator) sincronizadas com um texto de própria autoria.

Horizonte da seção

Toda narrativa é um conjunto de dados. Todo conjunto de dados e uma narrativa. Nesta seção, vamos aprender a ler dados como se lêssemos um romance — procurando personagens (outliers), tramas (correlações), silêncios (valores ausentes) e finais surpreendentes (anomalias).

. Tópicos

Alan Turing, J. V. Neumann e Minsky — os fundadores e suas sombras

O Teste de Turing como teste dramatúrgico: a pergunta não é sobre inteligência, é sobre performance. A arquitetura de von Neumann como poema de estrutura: entrada, processamento, saída, memória. O Perceptron de Minsky — uma rede neural que não podia aprender XOR — como tragédia técnica. O inverno da IA como metáfora de toda primavera que cansa.

Discussão: o que as biografias desses homens ensinam sobre criatividade, obsessão e fracasso produtivo?

Dados como narrativa — analisando a Wikipedia

O microdado da Wikipedia como romance social: 4 milhões de personagens, cada um com sua história de renda, escola, região e sonho. Análise exploratória como close reading: o que os dados dizem quando você para de calcular e começa a perguntar. Visualizações como poesia visual: mapas de calor, dispersões, violin plots.

Laboratório: cada participante escolhe uma 'história'  e gera um texto de 200 palavras e um gráfico.

O que é diferente e o que é similar — métrica da alteridade

Distância como metáfora: o quanto dois poemas estão 'próximos'? Distância cosseno entre vetores de texto — a geometria da semelhança. Jaccard, Levenshtein, Euclidiana: diferentes formas de medir a diferença. Aplicação poética: construir um mapa de 'proximidade temática' entre poetas brasileiros do século XX.

Laboratório: criar um 'atlas poético' — um gráfico de dispersão onde cada ponto é um poema e a distância entre pontos reflete similaridade semântica.

Na diferença podemos encontrar a riqueza do mundo — anomalias e desviantes

O outlier como figura literária: o personagem que não cabe na norma. Isolation Forest: o algoritmo que encontra quem está sozinho na multidão. Como a anomalia revela o normal — e vice-versa. Casos: Kafka era anomalia na literatura austro-húngara. Basquiat era uma anomalia no mercado de arte. O que os algoritmos fariam com eles?

Laboratório: aplicar Isolation Forest em um corpus de poemas e encontrar os poemas 'mais estranhos'. Discutir: o desvio é defeito ou é gênio?

Horizonte da seção

Uma rede neural artificial é uma tentativa de esculpir, em matemática, algo que se pareça com a forma como pensamos. Mas o que ela aprende e o que ela fabrica são coisas diferentes. Nesta seção, vamos construir redes neurais, ver o que elas enxergam dentro das imagens, e investigar o fenômeno da alucinação como forma de criar.

. Tópicos

O problema do XOR — a geometria do impasse

XOR como metáfora do contraditório: verdadeiro quando um e verdadeiro, falso quando os dois sao. O perceptron não consegue separar o que não é separável por uma linha. A camada oculta como terceira dimensão — o espaço onde o impossível se torna possível. Implementação manual em numpy: a rede neural sem o framework, vista por dentro.

Laboratório: construir uma rede XOR do zero. Depois, pintar o espaço de decisão — a fronteira onde a máquina decide. Esse espaço tem beleza geométrica?

Arquiteturas como poéticas

CNN — redes que veem: filtros como metáforas de atenção seletiva. O que um filtro de bordas extrai de um Rembrandt? RNN / LSTM — redes que lembram: memória de longo prazo, esquecimento seletivo, a narrativa como dado sequencial. Transformer — redes que prestam atenção em tudo: o mecanismo de atenção como leitura simultânea de todos os contextos. Autoencoder — redes que comprimem: o essencial de uma imagem, o essencial de um rosto.

Laboratório: treinar uma CNN em pinturas classificadas por movimento artístico (Impressionismo, Cubismo, Surrealismo). O que a rede aprende a ver?

É possível ver o que acontece no âmago das redes neurais

Saliency maps: quais pixels ativam uma decisão. Grad-CAM sobre obras de arte: onde a rede olha quando classifica um Van Gogh. Deep Dream: o que acontece quando uma rede é instruida a maximizar o que ela já vê. As imagens geradas por Deep Dream como poesia visual involuntária — alucinação controlada.

Laboratório: aplicar Grad-CAM a uma obra de arte e um rosto. Criar uma série fotográfica usando Deep Dream. Discutir: isso é criatividade ou espelho?

Alucinação e mistificação — quando a máquina inventa

Alucinação em LLMs: a confiança estatística sem âncora factual. A matemática por trás: probabilidade condicional, beam search, temperatura. Temperatura como controle da surpresa: temperatura 0 e um oráculo determinístico; temperatura alta e um poeta bêbado. Algoritmos genéticos como metáfora evolutiva: mutação, seleção, sobrevivência do código mais adaptado.

Laboratório: gerar textos com temperatura 0, 0.5, 1.0 e 2.0 a partir do mesmo prompt. Qual temperatura produz o mais interessante? Qual produz o mais coerente? São a mesma coisa?

Horizonte da seção

Nesta seção, a linguagem é o objeto e o instrumento simultaneamente. Vamos investigar como as máquinas processam, compreendem (ou simulam compreender) e geram linguagem. E vamos usar isso para fazer poesia — não apesar da máquina, mas com ela, contra ela, através dela.

. Tópicos

De bag-of-words ao transformer — a história de como máquinas aprenderam a ler

Bag-of-words: cada texto é uma sacola de palavras, sem ordem, sem contexto. TF-IDF: palavras que importam mais porque aparecem pouco em outros textos — a raridade como valor. Word2Vec: palavras como pontos em espaco geométrico; 'rei - homem + mulher = rainha'. Transformer: cada palavra olha para todas as outras ao mesmo tempo, pesando o contexto. BERT, GPT, Llama — três formas de ser um modelo de linguagem.

Laboratório: criar um mapa geométrico de palavras de um corpus poético. Quais palavras ficam próximas de 'morte'? E de 'amor'? E de 'código'?

Engenharia de prompt como forma poética

O prompt como instrucao e como poema. Chain-of-thought: ensinar a máquina a pensar em voz alta antes de responder. Few-shot: dar exemplos como dar uma música para uma criança aprender ritmo. System prompt como identidade: o que acontece quando você dá a uma IA uma persona poética específica. O prompt como gênero literário emergente — e suas convenções ainda em formação.

Laboratório: escrever 10 prompts para gerar o mesmo poema sobre 'perda'. Comparar os resultados. Que estrutura de prompt gera mais surprise? Mais coerência? Mais emoção?

Poesia computacional — uma história longa e mal contada

Tristan Tzara (1920) e o poema-dado: cortar um jornal, agitar num saco, sortear. Burroughs e o cut-up: a montagem como método criativo. Strachey (1952) e o gerador de cartas de amor: o primeiro LLM da história, feito para o MANCHAC. OULIPO: George Perec e Raymond Queneau — restrições como libertação. Poesia concreta brasileira: Augusto de Campos, Haroldo de Campos, Décio Pignatari — a palavra como objeto visual. Poesia digital contemporânea: Stephanie Strickland, Jim Andrews, Loss Pequeño Glazier.

Laboratório: criar um 'gerador de poemas concretos' em Python que produza novos poemas no estilo de Augusto de Campos. Apresentar em videopoesia.

RAG — recuperar para gerar, lembrar para criar

O problema do LLM sem memória: só sabe o que viu no treinamento. RAG como prótese de memória: indexar documentos, recuperar por similaridade semântica, gerar com contexto. Bancos de vetores: ChromaDB, FAISS — a biblioteca de Alexandria digital. Aplicação poética: construir um chatbot que responde com versos de Drummond, recuperados por similaridade semântica com a pergunta do usuário.

Laboratório: indexar a obra completa de um poeta brasileiro e construir um chatbot que, ao receber uma emoção ('estou com saudade', 'estou com raiva'), recupera e apresenta o verso mais próximo semanticamente.

Horizonte da seção

Vamos encontrar o aprendizado por reforço — a forma de IA mais parecida com o aprendizado animal — e vamos usa-lo para criar agentes que tomam decisões estéticas. O projeto final será uma videopoesia que use IA de forma central, não decorativa.

. Topicos

Agentes, recompensas e políticas — a gramática do comportamento

O framework MDP como teoria dramatúrgica: estado (onde estou), ação (o que faço), recompensa (o que recebo), política (minha estratégia). Q-Learning: construir um mapa de valor para cada par estado-ação. Exploração vs. exploração: a tensão entre tentar o novo e confiar no que já funcionou — uma decisão estética disfarçada de algoritmo.

Laboratório: ensinar um agente a navegar um labirinto. Depois, criar um labirinto onde as paredes são versos e as recompensas são rimas. O agente encontra o poema?

Agentes poéticos — IA que toma decisões estéticas

O que é uma recompensa estética? Como definir, um código, que um verso é melhor que outro? Agentes que escolhem palavras por rima, ritmo, surpresa semântica. Algoritmos genéticos para evolução de poemas: população inicial aleatória, seleção pelo 'mais belo', mutação, cruzamento. O poema como organismo que evolui.

Laboratório: implementar um algoritmo genético que evolui haikus. A função de fitness é definida coletivamente pela turma — o que é um haiku 'bom'? Quantas gerações ate chegar em algo que emociona?

Videopoesia com IA — do conceito ao arquivo

História da videopoesia: Laurie Anderson, Bill Viola, Gary Hill. A videopoesia como objeto híbrido: texto, imagem, som, tempo. Ferramentas de geração visual com IA: Stable Diffusion, Midjourney, RunwayML, Sora. Sincronização audiovisual: como alinhar palavra, imagem e silêncio. O papel da curadoria humana quando a máquina gera tudo — é só a escolha humana.

Laboratório coletivo: criar um videopoema de 2 a 3 minutos usando pelo menos duas ferramentas de IA. O texto pode ser gerado, colhido ou escrito. A imagem pode ser gerada ou encontrada. O som pode ser sintetizado ou gravado.

Projeto final — O Poema que Aprende

Cada participante (ou dupla) apresenta uma obra que usa IA de forma não ornamental — onde a IA é agente criativo, não uma ferramenta de execução. A obra pode ser: videopoema, instalação sonora, geração textual interativa, performance com algoritmo ao vivo, ou forma inventada.

Encerramento — O Que Fica

Este curso não termina com respostas. Termina com uma postura: a de quem sabe que a ferramenta mais poderosa disponível para um artista que trabalha com IA e a capacidade de estranhamento — de olhar para o que a máquina faz é perguntar: por que isso? Por que agora? Por que assim e não de outra forma?

As máquinas aprendem por imitação. Os artistas crescem por desvio. A tensão entre esses dois movimentos e o espaço onde este curso existe.

Referencias e Leituras

Fundamentos técnicos

• Goodfellow, Bengio, Courville — Deep Learning. MIT Press, 2016.

• Sutton & Barto — Reinforcement Learning: An Introduction. MIT Press, 2018.

• Jurafsky & Martin — Speech and Language Processing. Stanford, 2023. (gratuito online)

Arte e computação

• Lev Manovich — The Language of New Media. MIT Press, 2001.

• Philip Galanter — What is Generative Art? In: Generative Art Conference, 2003.

• Augusto de Campos — Poesia Concreta: O Projeto Verbivocovisual. Atelie Editorial.

• Christiane Paul — Digital Art. Thames & Hudson, 2008.

Filosofia e crítica

• Alan Turing — Computing Machinery and Intelligence. Mind, 1950.

• N. Katherine Hayles — Writing Machines. MIT Press, 2002.

• Kate Crawford — Atlas of AI. Yale University Press, 2021.

• Villem Flusser — Does Writing Have a Future? University of Minnesota Press, 2011.

Publicou mais de 20 livros, entre obras autorais e projetos editoriais pela Editora Corsário.

É co-fundador do Portal Noosfera.

Tem diversos videopoemas.

Cientista de Dados na Área de Saúde e Doutorando em Física pela Universidade Federal de Uberlândia (UFU), com pesquisa voltada para Informação Quântica e Aprendizagem de Máquina. É Mestre em Física pela mesma instituição, com ênfase em Correlação Forte, Redes Neurais e Mecânica Quântica. Atuou com Engenharia e Ciência de Dados em projetos de impacto nos setores bancário, varejista e de energias renováveis. É poeta, cineasta e editor.  Em 2019 fundou o grupo de pesquisa Boitatá com finalidade de discutir os temas relacionados à Inteligência Artificial.