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PCGuia > Notícias > Multimédia > Agência de notícias chinesa tem o primeiro apresentador virtual com inteligência artificial
MultimédiaNotícias

Agência de notícias chinesa tem o primeiro apresentador virtual com inteligência artificial

Pedro Tróia
Publicado em 8 de Novembro, 2018
Tempo de leitura: 2 min

Os pivots de TV artificiais evoluíram muito desde que Max Headroom apareceu nos ecrãs em 1985. Equando que Max era um actor cujas imagens eram tratadas para lhes dar um aspecto e discurso artificiais, o novo pivot da agência de notícias chinesa Xinhua News Agency é 100% artificial.

Não há informação acerca da tecnologia que foi utilizada para criar este pivot de TV artificial, mas, de certeza que utilizam os últimos avanços na tecnologia de ‘machine learning‘. A agência utilizou imagens de jornalistas reasis como base e depois animaram partes da boca e da cara para transformar o orador no que na essência é uma marioneta. Depois foi só juntar uma voz sintetizada e os pivots virtuais podem começar a ler as notícias. Tudo isto a uma velocidade muito maior que se se utilizasse sistemas gráficos digitais tradicionais.

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De acordo com as notícias publicadas pela Xinhua e pelo jornal South China Morning Post, existem dois apresentadores virtuais, um para dar notícias em Inglês e ou para Chinês e foram criados em colaboração com a empresa de motores de busca Sogou. Segundo a Xinhua estes novos “jornalistas” podem ser utilizados para ler notícias para emissões de TV, web e móvel com custos muito mais baixos. Cada um pode trabalhar 24 horas por dia no site e nas redes sociais, reduzindo os custos e melhorando a eficiência, afirma a Xinhua.

Como tudo o que está a começar, também esta tecnologia tem bastantes limitações, por exemplo a quantidade de expressões faciais é bastante limitada e a voz é claramente artificial, como se pode ver pelos vídeos. Claro que, com o avanço da tecnologia de machine learning, a médio prazo não se vai conseguir distinguir os pivot com IA dos reais.

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Etiquetas:Chinainteligência artificialMachine Learning
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