論文の概要、ライセンス

# (参考訳) 説明可能な計算創造性 [全文訳有]

Explainable Computational Creativity ( http://arxiv.org/abs/2205.05682v1 )

ライセンス: CC BY 4.0
Maria Teresa Llano and Mark d'Inverno and Matthew Yee-King and Jon McCormack and Alon Ilsar and Alison Pease and Simon Colton(参考訳) コンピュータ・クリエイティビティ(cc)分野のシステムとのヒューマンコラボレーションは、しばしば浅い相互作用に制限され、そこでは、システムや人間の創造プロセスは、ユーザーからの(あるいはほとんど)介入なしに、そしてどのように展開する決定が行われるかについての議論なしに、独立して実行される。 フルイットフルな共同創造には、アイデアの議論、前/その他の作業との比較、漸進的な改善と修正などを含む継続的な対話が必要です。 これらの相互作用にとって、コミュニケーションは本質的な要素である。 つまり、ccシステムに対して声を出して、プロセスと意思決定を説明し、創造的な協力者から真剣に考慮されるようにアイデアをサポートし、創造的なプロセスをさらに改善するためにこれらの議論から学ぶという、彼らのプロセスとユーザの間の双方向コミュニケーションチャネルを可能にするということだ。 そこで本研究では,ccシステムのための設計原則のセットを提案する。

Human collaboration with systems within the Computational Creativity (CC) field is often restricted to shallow interactions, where the creative processes, of systems and humans alike, are carried out in isolation, without any (or little) intervention from the user, and without any discussion about how the unfolding decisions are taking place. Fruitful co-creation requires a sustained ongoing interaction that can include discussions of ideas, comparisons to previous/other works, incremental improvements and revisions, etc. For these interactions, communication is an intrinsic factor. This means giving a voice to CC systems and enabling two-way communication channels between them and their users so that they can: explain their processes and decisions, support their ideas so that these are given serious consideration by their creative collaborators, and learn from these discussions to further improve their creative processes. For this, we propose a set of design principles for CC systems that aim at supporting greater co-creation and collaboration with their human collaborators.
公開日: Wed, 11 May 2022 05:05:37 GMT

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翻訳結果

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英語(論文から抽出)日本語訳スコア
Explainable Computational Creativity 説明可能な計算創造性 0.56
Maria Teresa Llano マリア・テレサ・ラノ 0.48
SensiLab, Monash University モナシュ大学SensiLab 0.49
Melbourne, Australia オーストラリアのメルボルン 0.67
Mark d’Inverno マーク・ディンバーノ 0.48
Goldsmiths, University of London ロンドン大学ゴールドスミス校 0.50
London, United Kingdom Matthew Yee-King ロンドン、イギリス マシュー・イェーキング 0.59
Goldsmiths, University of London ロンドン大学ゴールドスミス校 0.50
London, United Kingdom Jon McCormack ロンドン、イギリス ジョン・マコーマック 0.63
Alon Ilsar SensiLab, Monash University アロン・イルサル モナシュ大学SensiLab 0.47
SensiLab, Monash University モナシュ大学SensiLab 0.49
Melbourne, Australia オーストラリアのメルボルン 0.67
Melbourne, Australia オーストラリアのメルボルン 0.67
Alison Pease Dundee University アリソン・パース・ダンディー大学 0.60
Dundee, United Kingdom イギリス、ダンディー 0.45
Simon Colton SensiLab, Monash University サイモン・コルトン モナシュ大学SensiLab 0.53
Queen Mary, University of London メアリー女王 ロンドン大学 0.50
2 2 0 2 y a M 1 1 2 2 0 2 y a m 1 1 である。 0.54
] C H . ] c h である。 0.47
s c [ 1 v 2 8 6 5 0 sc [ 1 v 2 8 6 5 0 0.34
. 5 0 2 2 : v i X r a . 5 0 2 2 : v i X r a 0.42
Abstract Human collaboration with systems within the Computational Creativity (CC) field is often restricted to shallow interactions, where the creative processes, of systems and humans alike, are carried out in isolation, without any (or little) intervention from the user, and without any discussion about how the unfolding decisions are taking place. 概要 コンピュータ・クリエイティビティ(cc)分野のシステムとのヒューマンコラボレーションは、しばしば浅い相互作用に制限され、そこでは、システムや人間の創造プロセスは、ユーザーからの(あるいはほとんど)介入なしに、そしてどのように展開する決定が行われるかについての議論なしに、独立して実行される。 0.59
Fruitful co-creation requires a sustained ongoing interaction that can include discussions of ideas, comparisons to previous/other works, incremental improvements and revisions, etc. フルイットフルな共同創造には、アイデアの議論、前/その他の作業との比較、漸進的な改善と修正などを含む継続的な対話が必要です。 0.53
For these interactions, communication is an intrinsic factor. これらの相互作用にとって、コミュニケーションは本質的な要素である。 0.55
This means giving a voice to CC systems and enabling two-way communication channels between them and their users so that they can: explain their processes and decisions, support their ideas so that these are given serious consideration by their creative collaborators, and learn from these discussions to further improve their creative processes. つまり、ccシステムに対して声を出して、プロセスと意思決定を説明し、創造的な協力者から真剣に考慮されるようにアイデアをサポートし、創造的なプロセスをさらに改善するためにこれらの議論から学ぶという、彼らのプロセスとユーザの間の双方向コミュニケーションチャネルを可能にするということだ。
訳抜け防止モード: これはつまり,CCシステムに声を出して,それらとユーザ間の2つの通信チャネルを可能にする,ということです。 彼らのアイデアを支持し 創造的な協力者によって 真剣に検討されています これらの議論から学び 創造的なプロセスをさらに改善します
0.75
For this, we propose a set of design principles for CC systems that aim at supporting greater cocreation and collaboration with their human collaborators. そこで本研究では,ccシステムのための設計原則のセットを提案する。
訳抜け防止モード: そこで我々は,CCシステムの設計原則の集合を提案する。 より大きな協力と協力を 支援することを目指しています
0.77
Introduction Although systems from the field of Computational Creativity (which we will refer to from now on as CC systems) – and more generally AI systems – have been successful in different application domains, a common challenge for users and researchers is that most of these systems behave as black boxes, limited to opaque interactions where processes and reasoning are completely unknown or obscure (Scherer 2016). はじめに 計算創造性(以下、CCシステムと呼ぶ)の分野のシステム – およびより一般的にはAIシステムは、異なるアプリケーションドメインで成功しているが、ユーザと研究者にとって共通の課題は、これらのシステムがブラックボックスとして振る舞うことであり、プロセスと推論が完全に未知または不明な不透明な相互作用に限られていることだ(Scherer 2016)。 0.65
As a result, users are left questioning the nature of the system’s decisions, or are discouraged to the notion of collaborating with them. 結果として、ユーザはシステムの決定の性質に疑問を呈するか、あるいは彼らと協力するという概念に消極的になる。 0.78
These limitations have raised the need for the development of models that offer more clarity and transparency in order to improve the potential for human-machine interactions with CC systems (Muggleton et al 2018; Bryson and Winfield 2017). これらの制限により、ccシステムとのヒューマンマシンインタラクションの可能性を改善するために、より明確で透明性を提供するモデルの開発の必要性が高まった(muggleton et al 2018; bryson and winfield 2017)。 0.72
The field of Explainable AI (XAI) has grown in recent years with the goal of making black box systems more transparent and accountable through models of explanation that communicate the way decisions have been reached. 説明可能なAI(XAI)の分野は、意思決定の方法を伝える説明モデルを通じて、ブラックボックスシステムをより透明で説明可能なものにすることを目的として、近年成長している。 0.72
Current approaches to XAI, which are commonly associated with popular but opaque machine learning methods, centre on providing explanations as part of the output of the system; i.e. the focus is on delivering a final result to a user alongside a rationale of how this result was created. XAIの現在のアプローチは、一般的なが不透明な機械学習手法と関連付けられており、システムの出力の一部として説明を提供することに集中している。
訳抜け防止モード: XAIの現状と展望 一般的な機械学習手法と 結びついています システムの出力の一部として説明を提供することの中心 i.e. 焦点は ユーザに対して最終的な結果を提供すると同時に、この結果がどのように作成されたかの根拠を提供します。
0.71
However, the creative process is often performed in isolation, with no place しかし 創造的なプロセスは 孤立して行われることが多く 0.65
for intermediate explanations as the process progresses, let alone place for exchanges of information that can exploit human-machine co-creation. プロセスが進むにつれて、中間的な説明のために、人間と機械の共創を活用できる情報の交換を行うのは当然です。 0.59
In this paper we propose Explainable Computational Creativity (XCC) as a subfield of XAI. 本稿では,XAI のサブフィールドとして Explainable Computational Creativity (XCC) を提案する。 0.86
The focus of this subfield is the study of bidirectional explainable models in the context of computational creativity – where the term explainable is used with a broader sense to cover not only one shot-style explanations, but also for co-creative interventions that involve dialogue-style communications. このサブフィールドの焦点は、コンピュータ・クリエイティビティの文脈における双方向説明可能なモデルの研究であり、この用語は、1つのショットスタイルの説明だけでなく、対話スタイルのコミュニケーションを伴う共同創造的な介入にも用いられる。 0.75
More precisely, XCC investigates the design of CC systems that can communicate and explain their processes, decisions and ideas throughout the creative process in ways that are comprehensible to both humans and machines. より正確に言えば、xccは、人間と機械の両方に理解できる方法で、創造的プロセス全体を通して彼らのプロセス、決定、およびアイデアをコミュニケーションし、説明できるccシステムの設計を調査している。 0.60
The ultimate goal of XCC is to open up two-way communication channels between humans and CC systems in order to foster co-creation and improve the quality, depth and usefulness of collaborations between them. XCCの最終的な目標は、人間とCCシステム間の双方向のコミュニケーションチャネルを開放し、共同創造を促進し、それら間のコラボレーションの質、深さ、有用性を改善することである。 0.60
Designing and implementing this type of communication is extremely complex; however, we believe it is important to start a discussion towards what is needed for more fruitful and productive partnerships between CC systems and their users. この種のコミュニケーションの設計と実装は非常に複雑ですが、CCシステムとユーザとのより実りある生産的なパートナーシップに何が必要なのかを議論するのは重要だと考えています。 0.80
Creativity is not a solo act, it is a social activity that benefits from life experiences, from influences of people, and from the contributions of different collaborators. 創造性は単独の行為ではなく、生活経験、人々の影響、そして様々な協力者の貢献から恩恵を受ける社会活動である。 0.71
This is why we are interested here in co-creative CC systems and on addressing the lack of two-way channels of communication. そこで私たちは,共同創造型CCシステムと,コミュニケーションの双方向チャネルの欠如に対処することに興味を持っています。 0.69
This may result in increased novelty, or higher-value creative collaborations, however it is difficult to anticipate how successful and in which way any creative collaboration can emerge, but we believe the kind of active collaborations proposed through XCC would ultimately enhance the human-machine collaboration experience and increase the engagement of users with CC systems. これは新規性の向上や、より価値の高い創造的コラボレーションをもたらす可能性があるが、いかにして創造的なコラボレーションが生まれるかは予測できないが、XCCによって提案されるアクティブなコラボレーションは、最終的に人間と機械のコラボレーション体験を高め、CCシステムとのユーザエンゲージメントを高めるだろうと私たちは信じている。 0.61
In the rest of the paper, we first provide relevant background literature. 論文の残りの部分では、まず、関連する背景文献を提示する。 0.56
Then we present an overview of the current state-of-the-art of co-creation and explainable AI in general and in CC in particular. 次に, 一般に, 特にccにおいて, 共同創造と説明可能なaiの現況について概観する。 0.62
We follow by identifying design principles that we believe CC systems with explainable capabilities should have. 私たちは、説明可能な能力を持つCCシステムが持つべき設計原則を特定します。 0.70
We finish with a discussion outlining challenges that need to be considered, opportunities that may arise, conclusions and directions for future work. 我々は、考慮すべき課題、起こりうる機会、今後の仕事の結論と方向性を概説する議論を終える。 0.60
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
Figure 1: The set of annotations created during the evaluation of SpeakeSystem. 図1: SpeakeSystemの評価中に作成されたアノテーションのセット。 0.82
At the top of the image is the audio timeline. 画像の一番上には音声タイムラインがあります。 0.71
The coloured boxes below represent the annotations created by each of three annotators. 以下の色付きボックスは、3つのアノテーションによって作成されたアノテーションを表している。 0.52
Here the system cannot contribute to the conversation; i.e. the system does not have a voice. ここでは、システムは会話に貢献できない;すなわち、システムは音声を持っていない。 0.83
Motivation and Related Work モチベーションと関連する仕事 0.68
Co-creation, real-time interactions and collaboration are important topics in the CC community; however, the communication between CC systems and their users is limited to a few exchanges, or the rationale behind their individual actions is often unknown by either, or there is little or no opportunity for discussion of the ideas presented, and many system outputs are discarded without a second thought. 共同創造、リアルタイムの対話、コラボレーションはCCコミュニティにおいて重要なトピックであるが、CCシステムとユーザ間のコミュニケーションは少数の交換に限られている。
訳抜け防止モード: Co - 創造,リアルタイムインタラクション,コラボレーションは,CCコミュニティにおいて重要なトピックである しかし、CCシステムとユーザ間の通信はいくつかの交換に限られている。 個々の行動の背後にある理屈は しばしば不明です あるいは 提示されたアイデアについて 議論する機会がほとんどまたは全くないのです 多くのシステム出力は 再考なしに破棄されます
0.77
Take for instance the SpeakeSystem: a real-time interactive music improviser which takes as its input an audio stream from a monophonic instrument, and produces as its output a sequence of musical note events which can be used to control a synthesizer. 例えば、SpeakeSystemは、モノフォニック楽器からのオーディオストリームを入力として、シンセサイザーを制御するために使用できる一連の音符イベントを出力するリアルタイムインタラクティブ音楽インプロバイザである。
訳抜け防止モード: 例えば、SpeakeSystem : モノフォニック楽器からのオーディオストリームを入力とするリアルタイムインタラクティブ音楽インプロバイザ。 そして、その出力として、シンセサイザーを制御するために使用できる一連の音符イベントを生成する。
0.70
The BBC Radio 3 Jazz Line Up programme commissioned SpeakeSystem in 2015 for a live human and computer performance with alto saxophone player Martin Speake12. BBC Radio 3 Jazz Line Upプログラムは2015年にSpeakeSystemに、アルトサックス奏者のMartin Speake12とのライブ人間とコンピュータのパフォーマンスを依頼した。 0.78
Figure 1 shows a recording of the performance that was uploaded to a timeline annotation system in order to carry out a focused discussion about it. 図1は、タイムラインアノテーションシステムにアップロードされたパフォーマンスの記録を示し、それについて集中した議論を行う。 0.80
The conversation involved the musician, the algorithm designer and a member of the audience. 会話にはミュージシャン、アルゴリズムデザイナー、聴衆の1人が含まれていた。 0.74
However, a key participant of the performance was not involved, the interactive music improviser. しかし、パフォーマンスの主要な参加者であるインタラクティブ音楽即興演奏は参加しなかった。 0.81
To illustrate, at some point of the recording the human musician commented: 録音のどこかの時点で、人間のミュージシャンは次のようにコメントした。 0.58
“I think by this stage that I wanted the algorithm to come up with a new interaction mode.” 「この段階では、私はアルゴリズムに新しいインタラクションモードを思いつきたかったと思います。」 0.73
while an audience member said: 聴衆がこう言いました 0.47
“I wonder what you are both thinking going into this section. The algorithm not a lot I suspect! Otherwise it would play notes.” 「二人とも、このセクションで何を考えているのだろう。アルゴリズムはあまり疑わしいものではない。そうでなければ、メモを再生するだろう。」 0.71
In a human-human interaction, the musician being ‘questioned’ would reply with a rationale about his/her decision at those points in the performance; however, in this conversation it is not possible to know what the rationale or motivations of the system were as the system does not have a voice in the conversation. 人間と人間のインタラクションでは、ミュージシャンはパフォーマンスのこれらの点での自身の決定について根拠を持って答えるが、この会話では、システムが会話に声がないことから、システムの合理的さやモチベーションが何であるかを知ることは不可能である。 0.76
Instead the algorithm designer 代わりにアルゴリズムデザイナーは 0.82
1https://www.bbc.co. uk/programmes/p033s4 gj 2A recording of the performance and the source code for the system is available in an open source repository (Yee-King 2016) 1https://www.bbc.co. uk/ Programmes/p033s4gj 2A パフォーマンスの記録とシステムのソースコードはオープンソースリポジトリで入手できる(Yee-King 2016)。 0.62
plays that role by explaining how the system works; i.e. how he designed the system. システムがどのように動作するかを説明することで、その役割を果たします。 0.75
For instance: Designer: It has a kind of reset function that causes it to forget your patterns occasionally. 例えば: designer: パターンを時々忘れるような、ある種のリセット機能があります。 0.64
” Human musician: Yes I did wonder as sometimes it seemed to have logic in how it responded and then at other times it didn’t make sense to me. 人間のミュージシャン:ええ、どう反応するかに論理があるように思える時もありましたし、ある時、私には意味が分からなかったのです。 0.69
” Even though the algorithm designer provides information about how the system operates, he is unable to provide an explanation of what was going on at specific points in the performance as only the system “knows” the details of what went on at every point of the performance. ” アルゴリズムデザイナはシステムがどのように動作するかに関する情報を提供するが、パフォーマンスの特定のポイントで何が起こっているのかを説明することはできない。
訳抜け防止モード: ” アルゴリズムデザイナは、システムの動作に関する情報を提供しています。 彼はパフォーマンスの特定の点で何が起こっているのか説明できない パフォーマンスのすべての点で何が起きているのかの詳細は、“知っている”システムのみです。
0.57
If the SpeakeSystem had been equipped with communication capabilities, not only it could have provided insights about its creative process in the conversation above, but the human musician could have communicated his intentions during the performance (perhaps through some kind of visual or haptic signal), giving the system a chance to respond during co-creation. もしSpeakeSystemが通信機能を備えていたなら、上記の会話の中でその創造的プロセスに関する洞察を提供するだけでなく、人間のミュージシャンが演奏中に意図を伝えることができたかもしれない(おそらくはある種の視覚的または触覚的な信号を通して)。 0.74
This could have resulted in a more engaging experience, for the musician and the audience alike. これはミュージシャンや観客にとって、より魅力的な体験をもたらす可能性がある。 0.70
Co-creation, Real-Time Interactions and Collaboration in CC Models to improve collaboration and co-creation within CC have been explored in the community. CCモデルにおける協調、リアルタイムインタラクション、協調によるコラボレーションは、コミュニティ内で研究されている。 0.67
In (Davis et al 2015), for instance, an enactive model of creativity is proposed for collaboration and co-creation. 例えば(Davis et al 2015)では、コラボレーションと共同創造のために創造性の活発なモデルが提案されている。 0.71
The key principle for this model is that the system has a level of awareness and that co-creation happens through a real-time and improvised interaction with the environment and other agents. このモデルの鍵となる原理は、システムは認識レベルがあり、環境や他のエージェントとのリアルタイムかつ即興的な相互作用を通じてコクリエーションが発生することである。 0.68
Another approach is mixed-initiative co-creativity (Yannakakis, Liapis, and Alexopoulos 2014), which exploits a bi-directional communication based on the collective exploration of the design space and human lateral decisions that are used by the system to guide the creative task. 別のアプローチとして、mixed-initiative co-creativity(yannak akis、liapis、alexopoulos 2014)があり、デザインスペースの集団的探索と、システムが創造的なタスクを導くために使用する人間の側方決定に基づく双方向コミュニケーションを利用する。
訳抜け防止モード: もうひとつのアプローチは,イニシアティブと創造性(Yannakakis, Liapis, Alexopoulos 2014 )の混在です。 デザイン空間の集合的探索に基づく双方向通信を利用する 人間の側方の決定は 創造的なタスクを導くために システムによって使われています
0.74
Although these models establish communication channels, these are limited to an action/reaction type of model; i.e. there is little opportunity for further introspection in addition that they do not enable the systems to further support their contributions. これらのモデルはコミュニケーションチャネルを確立するが、これらはアクション/アクションタイプのモデルに限定される。
訳抜け防止モード: これらのモデルは通信チャネルを確立するが、それらはアクションタイプ/リアクションタイプに限られる。 I. E. さらなる検査の機会は ほとんどありません システムにさらなる貢献を 許さないのです
0.75
The You Can’t Know my Mind installation of The Painting Fool (Colton and Ventura 2014) presented real-time interactions with users that resembled some of the aspects we cover in this paper: the system provides explanations about its process, motivations, etc. (e g by providing a commentary alongside its output), the user provides content to guide the creative process (e g by expressing a particular emotion to be the inspiration for the painting), and the system utilizes visual cues to reveal what is going on (e g with the use of an on-screen hand while it paints the picture). The You Can’t Know my Mind installation of The Painting Fool (Colton and Ventura 2014) presented real-time interactions with users that resembled some of the aspects we cover in this paper: the system provides explanations about its process, motivations, etc. (e g by providing a commentary alongside its output), the user provides content to guide the creative process (e g by expressing a particular emotion to be the inspiration for the painting), and the system utilizes visual cues to reveal what is going on (e g with the use of an on-screen hand while it paints the picture).
訳抜け防止モード: The You Ca n’t Know my Mind install of The Painting Fool (Colton and Ventura 2014 )では、この論文でカバーしているいくつかの側面に類似したリアルタイムインタラクションが紹介されている。 モチベーション等(例えば、その出力と共に注釈を提供することで) ユーザは創造的なプロセス(例えば、 by)をガイドするコンテンツを提供します 絵のインスピレーションとなる特定の感情を表現するさま このシステムは視覚的手がかりを利用して何が起きているのかを明らかにする(例えば、絵を描きながらスクリーンハンドを使う)。
0.78
Although these interactions simulate communication, it is mostly a one-way creative endeavour. これらの相互作用はコミュニケーションをシミュレートするが、ほとんどは独創的な試みである。 0.61
The Beyond The Fence musical is also an important sample of human-machine collaboration in the field. Beyond The Fence ミュージカルは、この分野における人間と機械のコラボレーションの重要なサンプルでもある。 0.67
The musical writers that were involved in this effort were enthusiastic about the possibilities of collaboration with CC systems; however, they highlighted some of the flaws they faced when working with them: この活動に携わった音楽作家たちは、ccシステムとのコラボレーションの可能性に熱心だったが、彼らが直面した欠陥のいくつかを強調した。 0.72
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
“We waded through probably a thousand pages of computer generated tunes to find the fragments and phrases that felt right for the show’s needs” 私たちはおそらく何千ページものコンピュータが生成した曲を調べて、番組のニーズにぴったりと感じた断片やフレーズを見つけました。 0.65
Musical writers comment in (Colton et al 2016) “Collaborating with computers is utterly unlike anything either of us have encountered before, and at times, it has been incredibly frustrating” Musical writers comment in (Colton et al 2016) These comments highlight that ultimately, for a longstanding (working) human-machine relationship to be sustainable in the context of creativity, there is a need for mechanisms that enable a more active partnership. ミュージカルライターのコメント (colton et al 2016) “collaborating with computer isutterly unlike any who had ever ever encounter, and when it was been incredible フラストレーション” 音楽ライターのコメント (colton et al 2016) これらのコメントは、究極的には、長年(働く)人間と機械の関係が創造性という文脈で持続可能であるために、よりアクティブなパートナーシップを可能にするメカニズムが必要であることを強調している。 0.80
As the musical writers put it: 音楽作家は次のように述べている。 0.55
“I rather think that the future holds ways of allowing human artists to work with computers more comfortably, and with more control of their output, ultimately to support and perhaps shape their own creativity in ways they might not have been able to envisage” Musical writers comment in (Colton et al 2016) 将来的には、人間のアーティストがコンピュータでより快適に作業し、彼らのアウトプットをコントロールし、最終的には、彼らが想定できなかった方法で自分たちの創造性をサポートし、形作る方法があると思います」と、Musicalのライターはコメントしています(Colton et al 2016)。 0.69
The need for communication Nickerson et al (Nickerson, Elkind, and Carbonell 1968) described the increasing complexity of human-computer interactions based on the ability to communicate with one another “the thing that, above all others, makes the mancomputer interaction different from the interaction that occurs in other man-machine systems is the fact that the former has the nature of a dialogue”. コミュニケーションの必要性 (nickerson et al) (nickerson, elkind, carbonell 1968) では、互いにコミュニケーションする能力に基づいて、人間とコンピュータの相互作用の複雑さが増大していることが述べられている。
訳抜け防止モード: the need for communication nickerson et al (nickerson, elkind, carbonell 1968)は、人間とコンピュータの対話の複雑さが増していることを説明している。 他の男性で起こる相互作用とは異なるマンコンピュータの相互作用 -機械システムとは 前者は対話の性質を持っている。
0.69
This thought has been echoed by other researchers, who have emphasised that computers are ‘comparable’ to humans in some dimensions when seen as collaborators, particularly as dialogue-partners (Kammersgaard 1988). この考えは、コンピュータがいくつかの面で人間に「比較可能である」と強調する他の研究者、特に対話相手(kammersgaard 1988)にも受け継がれている。 0.75
With the rapid growth of AI techniques, this discussion has gradually highlighted the existence of a higher level of intelligence when contrasting the views of ‘interaction as tool use’ and ‘interaction as dialogue’ (Hornbæk and Oulasvirta 2017), arguing that utility and usefulness are the main aspects for the first type of interaction to work, while having a constant, simple, direct and natural communication and understanding between human and computer, is key for the second type of interaction to work. With the rapid growth of AI techniques, this discussion has gradually highlighted the existence of a higher level of intelligence when contrasting the views of ‘interaction as tool use’ and ‘interaction as dialogue’ (Hornbæk and Oulasvirta 2017), arguing that utility and usefulness are the main aspects for the first type of interaction to work, while having a constant, simple, direct and natural communication and understanding between human and computer, is key for the second type of interaction to work.
訳抜け防止モード: AI技術の急速な成長に伴い、この議論は、‘ツール使用としてのインタラクション’と‘対話としてのインタラクション’(HhornbækとOulasvirta 2017)の見解を対比して、より高度なインテリジェンスの存在を徐々に強調している。 実用性と有用性は、機能する最初のタイプのインタラクションの主要な側面である、と論じます。 人間とコンピュータの間の 絶え間なく 単純で 直接的で 自然なコミュニケーションと 理解を持ちながら 第二のタイプのインタラクションの鍵です。
0.73
This distinction of interacting with a machine considered as a creative intelligence rather than a tool is a key motivation for this work. ツールではなく創造的なインテリジェンスと見なされるマシンと対話するこの区別が、この作業の重要な動機である。 0.77
For this, we need to consider a broader set of aspects of human interaction that are otherwise ignored in the narrower view of systems as tools. そのためには、システムをより狭い視点でツールとして無視されるような、人間のインタラクションのより広範な側面を考慮する必要がある。 0.70
For this broader view, exposing the creative process is crucial. このより広い視点では、創造的なプロセスを公開することが重要です。 0.58
Specifically we hypothesise that establishing two-way communication channels, within a co-creative human-machine partnership, where the creative process is transparent as well as discussed, would improve interactions, build up trust on CC systems and encourage human engagement. 具体的には、創造的なプロセスが透明かつ議論されている共同創造的な人間と機械のパートナーシップの中で双方向のコミュニケーションチャネルを確立することによって、対話性が向上し、ccシステムに対する信頼が高まり、人間の関与を促進すると仮定する。
訳抜け防止モード: 具体的には,創造的な人間と機械のパートナーシップの中で,双方向のコミュニケーションチャネルを確立することを仮定する。 創造的なプロセスは透明で 交流を改善し、CCシステムへの信頼を高め、人間の関与を促進する。
0.65
Overview on the state-of-the-art of XAI in CC In (Zhu et al 2018) the authors defined a new area of XAI which they called Explainable AI for Designers (XAID). CC In (Zhu et al 2018)におけるXAIの現状の概要 著者らは、XAIの新しい領域を定義し、その領域を Explainable AI for Designers (XAID) と呼んでいる。 0.80
The objective of XAID is to support games designers in specific design tasks. XAIDの目的は、特定のデザインタスクでゲームデザイナーをサポートすることである。 0.71
In their work they identified three spectra 彼らの研究で 3つのスペクトルを特定しました 0.46
that describe co-creation in the setting of games design: ゲームデザインの設定における共同創造を記述します 0.67
i) spectrum of explainability, which ranges from understanding of the underlying operation of AI techniques to understanding of the input-output pattern, 一 AI技術の根底にある動作の理解から入出力パターンの理解まで幅広い説明可能性のスペクトル
訳抜け防止モード: i)説明可能性のスペクトル ai技術の基盤となるオペレーションの理解から、入力 - 出力パターンの理解まで、さまざまです。
0.77
ii) spectrum of initiative, which refers to the level of intervention of the system (ranging from a passive tool to an active collaborator), and 二 システム(受動的ツールからアクティブな協力者まで)の介入のレベルをいう。 0.36
iii) spectrum of domain overlap, which is concerned with the degree of co-creativity that is needed (defined in terms of overlap of shared tasks). 三 領域重なりのスペクトルであって、必要な共同創造性の度合いに関するもの(共有タスクの重なりで定める。)。
訳抜け防止モード: 三 領域重なりのスペクトルであって、coの程度に関するもの 必要なのは(共有タスクの重複の観点から定義される)である。
0.62
Relevant to this discussion is also the concept of framing as proposed in (Cook et al 2019). この議論に関連するのは、提案されているフレーミングの概念である(Cook et al 2019)。 0.72
Framing, as has been applied to date within the CC community, is mostly intended as a ‘final interaction’; i.e. to accompany an output with the expectation that it will increase its perceptive value. CCコミュニティ内で適用されたフラーミングは、主に「最終的相互作用」、すなわち、その知覚的価値が増大すると予想されるアウトプットに付随することを目的としている。 0.68
However, in (Cook et al 2019) the authors propose advocacy and argumentation as a potential purpose for framing. しかしながら、著者らは(Cook et al 2019)において、フレーミングの潜在的な目的として擁護と議論を提案している。 0.54
Both of the works mentioned above are relevant to our work and are a step towards the vision of CC systems playing a more active role in creative collaborations; however, XCC focus spreads not only to co-creation but also to other interactions that occur when producing a creative act; such as setting up an initial goal, delivering the product to a final user, producing feedback, etc. しかし、XCCの焦点は、共同創造だけでなく、創造的な行為を生み出す際に発生する他の相互作用にも広がっています。例えば、最初の目標を設定し、最終ユーザへの製品提供、フィードバックの作成などです。
訳抜け防止モード: 上記の両作品とも我々の作品と関係がある。 クリエイティブなコラボレーションにおいて、より積極的な役割を担っているCCシステムのビジョンへの一歩である。 XCCの焦点は、コ-創造だけでなく、創造的な行為を生み出すときに起こる他の相互作用にも拡がる。 最初の目標を設定し、最終ユーザーに製品を届け、フィードバックを生み出すなど。
0.72
Moreover, we ground the interventions of a CC system not only on the current act of creation in which it is involved, but also in past experiences (i.e. we propose that CC systems should have a memory of their work). さらに, CCシステムの介入は, その関与する現時点の創造行為だけでなく, 過去の経験(つまり, CCシステムにはその作業の記憶があるべきだという提案)にも基づいている。 0.77
Additionally, we also adopt the notion of argumentation and advocacy as a role for XCC; but our model, proposes this role not only as a way to support a creative artefact, but also as a way to increase their involvement since the conception of an idea towards the production of it. さらに,議論と擁護という概念をxccの役割として採用する。しかし,このモデルでは,創造的アーティファクトを支援する手段としてだけでなく,創造的アーティファクトの実現に向けたアイデアの概念から,その関与を増大させる手段としても提案している。 0.74
In the next section we outline some design principles for systems with XCC capabilities. 次の節では、XCC機能を持つシステムの設計原則について概説する。 0.67
We use a running example to illustrate our ideas using linguistic communication as the primary medium for explainability; however, we consider communication in its broader sense, not just through linguistic forms. 我々は、言語コミュニケーションを説明可能性の主要な媒体として用いて、私たちの考えを説明するために、実行中の例を用いるが、言語形態だけでなく、より広い意味でのコミュニケーションを考える。 0.64
We will expand on this later in the paper. この件については後ほど論文で取り上げます。 0.59
Design Principles for XCC Systems XCCシステムの設計原理 0.76
The main objective of the design principles outlined next is to enable both CC systems and their human users to communicate with each other so that there is a common and clear understanding throughout their interactions. 次に概説された設計原則の主な目的は、CCシステムと人間のユーザの両方が相互に通信できるようにし、対話全体を通して共通かつ明確な理解を可能にすることである。 0.76
We have drawn from a range of research that looks at human collaboration, teamwork, cognitive science and psychology, as well as from our experience on the development of computational creative systems. 私たちは、人間のコラボレーション、チームワーク、認知科学、心理学など、さまざまな研究や、計算的創造システムの開発に関する私たちの経験から導き出してきた。 0.73
From this, we have identified four main design principles: mental models, long-term memory, argumentation and exposing the creative process. そこから、メンタルモデル、長期記憶、議論、創造的プロセスを公開する4つの主要な設計原則を特定しました。 0.67
We now explain each principle in detail. それぞれの原則を詳しく説明している。 0.70
Mental models: Are representations of key elements of the creative environment that help conceptualize, understand and construct expectations of how things work and how individuals interact within a creative collaboration (McCormack et al 2020; Mohammed, Ferzandi, and Hamilton 2010). メンタルモデル(McCormack et al 2020; Mohammed、Ferzandi、Hamilton 2010)は、創造的な環境における重要な要素の表現であり、物事の仕組みや個人が創造的なコラボレーションの中でどのように相互作用するかを概念化し、理解し、構築するのに役立つ。
訳抜け防止モード: メンタルモデル : 創造的環境の重要な要素の表現 物事の仕組みに対する期待を概念化し、理解し、構築する そして、個人が創造的なコラボレーション(mccormack et al 2020; mohammed, ferzandi, hamilton 2010)の中でどのように相互作用するか。
0.74
The concept of a mental model comes from psychology and cognitive science research (Craik 1967; Johnson-Laird 1993) and has more recently been successful 精神モデルの概念は心理学と認知科学の研究(craik 1967; johnson-laird 1993)から生まれ、より最近は成功した。 0.89
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
in HCI (Norman 1982; Krug 2014). HCI (Norman 1982, Krug 2014) の略。 0.75
Having a good mental model of how software works is vital for it’s usability. ソフトウェアがどのように機能するかに関する優れたメンタルモデルを持つことは、ユーザビリティにとって不可欠です。 0.61
Relevance to CC: The idea of mental models as a key aspect for the design of real-time co-creative systems has been highlighted previously in (McCormack et al 2020). cc: リアルタイム共同創造システムの設計における重要な側面としてのメンタルモデルの概念は、以前にも強調されていた(mccormack et al 2020)。 0.75
Mental models consider a broad set of aspects of human interactions that would aid the understanding of essential elements within a collaboration and of the interactions throughout it. メンタルモデルでは、コラボレーションにおける必須要素の理解と、その全体にわたるインタラクションを支援する、人間のインタラクションの幅広い側面を考察する。
訳抜け防止モード: メンタルモデルは、人間の相互作用の幅広い側面を考える コラボレーションにおける重要な要素の理解と、その全体にわたるインタラクションを支援します。
0.75
CC systems can use these representations, not only to understand the operation of their co-creators, the environment and the domain, but also to reason about them and seek different (creative) ways of interaction by questioning them; for instance by playing a bossa nova style chord progression when improvising with a musician with a strong rock background (i.e. challenging preferences). ccシステムは、これらの表現を、彼らの共同制作者、環境、ドメインの操作を理解するだけでなく、それらについて推論し、それらに疑問を呈することで異なる(創造的な)インタラクション方法を求めるために、例えば、強いロック背景(すなわち挑戦的な好み)を持つミュージシャンと即興演奏する際に、ボサ・ノヴァスタイルのコード進行を演奏することによって、使用できる。 0.61
Shared mental models can increase CC systems’ awareness of processes within the collaboration. 共有精神モデルは、コラボレーション内のプロセスに対するccシステムの認識を高めることができる。 0.65
For instance, in order to achieve cognitive convergence when the mental models of the collaborators do not match (e g when they are not moving towards the same goal) (Fuller and Magerko 2010). 例えば、協力者のメンタルモデルが一致しない場合(例えば、同じ目標に向かっていない場合)に認知収束を達成するために(fuller と magerko 2010)。 0.66
Equipping CC systems with mental models, of both themselves and of their co-creators, not only would enable better coordination when trying to come up with something new, but would also provide a valuable resource for CC systems to explain, justify and defend their contributions. CCシステムに心的モデル(自己と共同創造者の両方)を加えることで、何か新しいものを考え出そうとするときに、より良い調整を可能にするだけでなく、CCシステムの貢献を説明し、正当化し、保護するための貴重なリソースを提供する。 0.67
We believe this increases the capacity, of both CC systems and their users to generate appropriate and complementary output. これにより、CCシステムとユーザの両方が適切な補完的な出力を生成する能力が向上すると考えています。 0.58
As pointed out in (Br¨uhlmann et al 2018), people are more motivated to use a specific technology when it is congruent with their personal values, goals, and needs. 氏が指摘した(br suhlmann氏ら2018年)ように、人々は、個人的な価値観、目標、ニーズに合致するときに、特定のテクノロジを使用するモチベーションが高い。
訳抜け防止モード: 指摘されているように(Br suhlmann et al 2018)。 人々はより動機づけられ 個人的価値や目標、ニーズと調和した特定の技術を使用すること。
0.72
Features: Relevant elements of mental models would involve team aspects such as goals, roles, capabilities, expectations, etc., domain aspects such as conventions governing the operation of particular domains, stakeholders profiles, relationships between elements of the domain, etc., as well as interpersonal aspects of individuals such as preferences and how they communicate. 特徴: メンタルモデルの関連する要素は、目標、役割、能力、期待といったチームの側面、特定のドメインの操作を管理する慣例、利害関係者のプロファイル、ドメインの要素間の関係といったドメインの側面、好みやコミュニケーション方法といった個人の対人的な側面を含む。 0.67
Sharing the underlying representation of a mental model would depend highly on the domain at hand. メンタルモデルの基盤となる表現を共有することは、手元にある領域に大きく依存する。
訳抜け防止モード: メンタルモデルの基盤となる表現を共有すること 手元のドメインに大きく依存します。
0.71
The dynamics of collaborations in different domains influence the way mental models are built and used. 異なるドメインにおけるコラボレーションのダイナミクスは、メンタルモデルの構築と使用方法に影響を与える。 0.75
For instance, improvisational settings are governed by implicit interactions with subtle signs and cues, while in an advertising campaign setting, for instance, participants can explicitly communicate their intentions, discuss their ideas and establish agreements. 例えば、即興的な設定は微妙なサインや手がかりと暗黙の相互作用によって管理され、広告キャンペーンの設定では、参加者は意図を明確に伝え、アイデアを議論し、合意を確立することができる。 0.64
Example: Imagine for instance the following interaction between an Advertising Executive (AE) and an XCC system (XCCS) when collaborating to design an advert for a toothpaste (goal) in which the clients would like to emphasise the ideas of teeth and decay (domain information): XCCS: How about the image in Fig 2? 例えば、アドバタイジングエグゼクティブ(AE)とXCCシステム(XCCS)が、クライアントが歯磨き粉(ゴール)の広告をデザインするために協力して、歯磨き粉と崩壊(ドメイン情報):XCCS:図2のイメージはどうですか?
訳抜け防止モード: 例:例えば、広告幹部(AE)間の以下の相互作用を想像してください。 XCCシステム(XCCS)は,歯磨き粉(ゴール)の広告をデザインするための共同作業を行う。 クライアントは、歯と腐敗(ドメイン情報)の考えを強調したいと考えています。 XCCS : 図2のイメージは?
0.88
Teeth and dice are similar, as they are white, cube-shaped and shiny. 歯と歯は似ており、白く、立方体型で光沢がある。 0.63
Dice connects to gambling, which connects to poker, so I got the idea: “What if someone gambled with their teeth instead of with money?” Diceは、ポーカーに繋がるギャンブルに接続するので、「誰かがお金ではなく歯でギャンブルをしたとしたらどうだろう?」というアイデアを得た。
訳抜け防止モード: Diceは、ポーカーに接続するギャンブルに接続する。 誰かがお金ではなく歯でギャンブルしたら?」というアイデアを思いついたのです。
0.73
AE: I don’t like it, because it’s too big of a jump – the connection to toothpaste is not obvious. AE: ジャンプするには大きすぎるので好きではありませんが、歯磨き粉とのつながりは明らかではありません。 0.71
The system can pick up from the explicit intervention that the AE does not like ideas whose connections are not obvi- aeは接続がオブビでないアイデアを好まないという明示的な介入からシステムを拾い上げることができる。
訳抜け防止モード: システムは、明示的な介入から取り出すことができる AEは、接続がオブビでないアイデアを好まない
0.75
Figure 2: First attempt. ous and can adjust its mental model with this information in order to generate new ideas. 図2:最初の試み。 新しいアイデアを生み出すために、この情報を使ってメンタルモデルを調整することができる。 0.76
Long-term memory: cessing information of past experiences and interactions. 長期記憶:過去の経験と相互作用の情報を停止する。 0.77
Is the capacity of storing and ac- ストレージとACの能力は? 0.55
Relevance to CC: Studies in cognitive psychology have found that memory is a crucial element of creativity and that an important part of the creative process happens by drawing on previous experiences and the information we have in our memories (Madore, Addis, and Schacter 2015). CCとの関連性:認知心理学の研究は、記憶が創造性の重要な要素であり、創造的プロセスの重要な部分は、過去の経験と私たちの記憶にある情報(Madore、Addis、Schacter 2015)に基づいて起こることを発見している。 0.75
Being able to explain their decisions and support its ideas requires CC systems to have a memory of the processes, decisions and interactions they have undertaken in current and previous collaborations. 意思決定を説明でき、そのアイデアをサポートするために、ccシステムは、現在および前回のコラボレーションで行ったプロセス、決定、および相互作用を記憶しておく必要がある。
訳抜け防止モード: 彼らの決定を説明でき、その考えを支援できる ccシステムは、現在および前回のコラボレーションで行ったプロセス、決定、および相互作用を記憶しておく必要がある。
0.70
“The act of remembering is an attempt to recreate events and experiences that have occurred in the past” (Stein 1989). 記憶の行為は、過去に起こった出来事や経験を再現しようとする試みである(stein 1989)。
訳抜け防止モード: 「記憶の行為は試みである。」 過去に起こった出来事や経験を再現するために”(stein 1989)。
0.77
Equipping CC systems with this ability would enhance the creative capacity of their collaborations. この能力でCCシステムを取得することで、コラボレーションの創造的能力が向上する。 0.65
Possessing a memory would also serve other purposes such as breaking habits and avoiding repetition or mistakes. メモリの使用は、習慣を破る、繰り返しや間違いを避けるといった他の目的にも役立ちます。 0.61
Features: Enabling a bi-directional communication would provide opportunities for CC systems to store different types of information, such as failed attempts, successful artefacts, strategies used, temporal information, users’ reactions, etc. 特徴 双方向通信を導入することで、CCシステムは失敗、成功した成果物、使用される戦略、時間的情報、ユーザーの反応など、さまざまな種類の情報を格納できる。 0.56
How to store and access this information is an important aspect to consider here. この情報を保存してアクセスする方法は、ここで考慮すべき重要な側面である。 0.64
For instance, one methodology could be as defined in (Davis et al 2015), where the authors use the concept of perceptual logic to classify information in a way that aids co-creation as follows: in local perceptual logic the system only considers specific details (such as a line in a drawing), in the regional perceptual logic the information is grouped into clusters (e g straight lines, lines that are close to each other, etc.), while in the global perceptual logic, the system considers relationships between regions (e g identifying that the left hand side of a drawing has fewer lines than the right hand side). For instance, one methodology could be as defined in (Davis et al 2015), where the authors use the concept of perceptual logic to classify information in a way that aids co-creation as follows: in local perceptual logic the system only considers specific details (such as a line in a drawing), in the regional perceptual logic the information is grouped into clusters (e g straight lines, lines that are close to each other, etc.), while in the global perceptual logic, the system considers relationships between regions (e g identifying that the left hand side of a drawing has fewer lines than the right hand side).
訳抜け防止モード: 例えば、ひとつの方法論は(davis et al 2015)で定義することができる。 著者は知覚論理という概念を使い co - 生成を支援する方法で情報を分類する :局所知覚論理では、システムは特定の詳細(図中の線など)のみを考慮に入れる。 地域知覚論理では、情報はクラスタ(例えば直線)にグループ化される。 互いに近い線など) 大域的な知覚論理では、システムは領域間の関係を考える(例えば、図面の左辺が右辺よりも直線が少ないことを識別する)。
0.63
Depending on the domain and the purpose of a CC system in that domain, different mechanisms may use to handle such memory. ドメインやそのドメインにおけるccシステムの目的によっては、メモリを扱うために異なるメカニズムが使われることがある。 0.74
Example: Let us take for instance the example of the AE and the XCCS working on the toothpaste campaign. 例:歯磨き粉キャンペーンに取り組んでいるaeとxccsの例を例にとりましょう。 0.61
The AE did not like the idea for the ad even after the XCCS provided an explanation. AEはXCCSが説明を提供した後も広告のアイデアを好まなかった。 0.74
The system can then review past experiences and find additional strategies to support its idea, in doing so the system finds that in a previous interaction another AE used a tag line to clarify an abstract concept for an ad. システムが過去の経験をレビューして、そのアイデアをサポートするための新たな戦略を見つけることで、前回のインタラクションで別のaeがタグ行を使用して、広告の抽象概念を明確にする。 0.67
The interaction then follows: XCCS: I think the connection is good. XCCS: コネクションは良いと思います。 0.37
There is a strong 強い人がいます 0.74
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
surface similarity between teeth and dice and the idea is surprising as the two concepts are not normally associated; maybe we could add a tagline to support the image? 歯とダイスの表面の類似性と、この2つの概念が通常関連していないため、このアイデアは驚くべきものです。
訳抜け防止モード: 歯と歯の表面の類似性と2つの概念が通常関連付けられていないため、そのアイデアは驚きです イメージをサポートするために タグラインを追加できるでしょうか?
0.71
Something related to the not apparent connection between teeth, gambling and money? 歯とギャンブルとお金の間に 明らかでない関係があるのか? 0.76
AE That is good. AE それは良いことです。 0.79
I like the idea of using a tagline. 私はタグラインを使うアイデアが好きです。 0.74
Maybe something like “There are some things you just can’t afford to gamble with”. おそらく“ギャンブルする余裕のないものがいくつかある”ようなものです。 0.65
AE: There may be something here, but I’m not sure yet... AE: 何かあるかもしれませんが、まだわかりません。 0.67
Argumentation: Is the process of reasoning-about and supporting specific contributions within a creative collaboration. 議論:創造的なコラボレーションの中で特定の貢献を推論し支援するプロセスです。 0.74
Relevance to CC: A fruitful creative partnership enables participants to both explain and justify their ideas in order to unveil or clarify their creative value. ccとの関連性: 実りある創造的なパートナーシップによって、参加者は自分の創造的価値を明かすか、明確化するために自分のアイデアを説明し、正当化することができる。
訳抜け防止モード: CCとの関連性 : 実りある創造的パートナーシップの実現 創造的価値を明らかにしたり明らかにするために、参加者は自分の考えを説明し、正当化する。
0.60
An artefact may be of poor quality but the process behind it novel and interesting. アーティファクトは品質が劣るかもしれないが、その背景にあるプロセスは新しくて興味深い。 0.56
CC systems that cannot further support and champion their creative contributions carry the risk of being prematurely discarded. 創造的な貢献を後押しできないCCシステムは、早期に破棄されるリスクを負う。
訳抜け防止モード: 創造的な貢献をさらに支援し支持できないccシステム 早期に捨てられるリスクを負う。
0.64
Features: As pointed out in (Cook et al 2019), argumentation provides a set of very valuable resources that can be used by CC systems to enhance communication with their users. 特徴: (Cook et al 2019)で指摘されているように、議論はCCシステムによってユーザとのコミュニケーションを強化するために使用できる非常に貴重なリソースセットを提供する。 0.78
Take for instance the theory of critical questions (Walton, Reed, and Macagno 2008), which helps anticipate questions or concerns that may arise in specific situations with different stakeholders, as well as the mechanisms to try and address possible conflicts that these questions or concerns may arise within a creative collaboration. 例えば批判的問題の理論(walton, reed, macagno 2008)は、異なる利害関係者との特定の状況で生じる可能性のある問題や懸念を予測し、これらの問題や懸念が創造的なコラボレーション内で生じる可能性のある対立に対処しようとするメカニズムである。 0.79
Ultimately this part of the process involves an attribution or cognitive process that requires different dimensions to be taken into account. 究極的には、この過程のこの部分は、異なる次元を考慮に入れる必要がある帰属または認知過程を含む。 0.66
Is it a one-shot argument, or is it the start of a dialogue? ワンショットの議論なのか、それとも対話の始まりなのか? 0.72
Is the argument targeted for a co-creator, an end user, a member of the audience? 議論の対象は共同制作者、エンドユーザー、オーディエンスのメンバーなのか? 0.60
What elements of the mental model should most influence the selection of arguments? メンタルモデルのどの要素が議論の選択に最も影響を与えるべきか? 0.78
When is the right moment to push or to stop? プッシュや停止する適切なタイミングはいつですか? 0.71
What kind of language, visualisation or medium should be used to convey the argument? 議論を伝達するためにどのような言語、可視化、媒体を使うべきか? 0.74
What does the system want to achieve with it: clarification, persuasion, feedback, etc.? 明確化、説得、フィードバックなど、システムは何を達成したいのか? 0.62
Example: Take for instance the example of the AE and the XCC system in the toothpaste advert campaign. 例:歯磨き広告キャンペーンにおけるAEおよびXCCシステムの例を例に挙げる。 0.73
After the second interaction, when the system proposes the use of a tagline to clarify the image, the AE is willing to give a chance to the system’s idea. 第2のインタラクションの後、システムがイメージを明確にするためにタグラインを使用することを提案すると、AEはシステムのアイデアにチャンスを与える。 0.70
A further interaction could go this way: XCCS: The idea and image are somewhat repulsive and repulsive adverts have a shock value which help people remember them. XCCS: アイデアとイメージはやや反発的であり、反発的な広告には、人々が記憶するのに役立つ衝撃的な価値があります。 0.71
Other repulsive adverts have been quite effective. その他の反発広告は非常に効果的である。 0.58
Have a look at this: https://www.youtube. https://www.youtube. com/https://www.yout ube.com/ を参照。 0.43
com/watch? v=AOph5V78oxs (video showing an advert warning about the addictive nature of cocaine). と? v=AOph5V78oxs(コカインの中毒性について警告するビデオ)。 0.51
AE: Hmmm... possibly. Without the system pushing back a little, it is easy to imagine that a user may stop engaging after the first generative act, thus missing out on the concept. AE: おそらく。 システムが少し押し戻さなければ、ユーザが最初の生成行為の後にエンゲージメントをやめて、概念を欠いていると想像するのは簡単です。 0.61
Exposing the creative process: consists of opening up the environment and exposing the steps, assessments, metrics, influences, etc. that constitute the processes and decisions within the operation of a domain. 創造的プロセスの公開: 環境のオープン化と、ドメインの操作におけるプロセスと決定を構成するステップ、アセスメント、メトリクス、影響などを公開することで構成される。 0.78
Relevance to CC: Providing an explanation for a process or a decision is a useful way to obtain a better understanding of what is going on within a closed environment; however, descriptions or clues envisaged for this purpose may sometimes fall short in aiding that understanding. CCとの関連性: プロセスや決定の説明を提供することは、閉じた環境の中で何が起きているのかをよりよく理解するための有用な方法である。
訳抜け防止モード: CCとの関連性 手続又は決定の説明を提供する 役に立つ方法です 閉じた環境の中で何が起きているのかをよりよく理解する しかし、この目的のために考えられた記述や手がかりは、その理解を手助けするのに不足することがある。
0.70
Opening up the environment and exposing the steps, assessments, influences, etc. that constitute those processes and decisions would provide a clearer view of how a CC system works. 環境を開き、これらのプロセスや決定を構成するステップ、アセスメント、影響などを明らかにすることで、CCシステムがどのように機能するかをより明確にすることができる。 0.69
We believe that observing, feeling, or in some way sensing the underlying structures of a CC system, instead of being told how things work, may trigger thought processes in the mind of their co-creators that may result in benefits for the creative collaboration. 私たちは、CCシステムの根底にある構造を観察、感覚、あるいは何らかの方法で感知し、物事の仕組みを伝えるのではなく、創造的なコラボレーションに利益をもたらすかもしれない共同創造者の心の中で思考プロセスを引き起こすかもしれないと信じています。 0.62
Features: Exposing the creative process requires the models and mechanisms used by a system to be interpretable so that they can be easily and unambiguously communicated to others. 特徴: 創造的なプロセスの公開には、システムによって使用されるモデルとメカニズムを解釈し、容易に、明確に他の人に伝達できるようにする必要があります。
訳抜け防止モード: 特徴 : 創造的プロセスを明らかにする システムによって使用されるモデルとメカニズムが必要です 容易にかつあいまいに他人とコミュニケーションできるように解釈可能とする。
0.84
The development of interpretable models is being encouraged in the AI community because of the inherent problems with unexplainable models, such as unfaithful accounts of their computations (Rudin 2019). 解釈可能なモデルの開発がAIコミュニティで奨励されているのは、説明不能なモデルに固有の問題である(Rudin 2019)。
訳抜け防止モード: 解釈可能なモデルの開発は、説明不能なモデルに固有の問題があるため、AIコミュニティで奨励されている。 計算の不正な説明(Rudin 2019 )など。
0.72
In the absence of interpretable models, CC systems should be equipped with interfaces that make communication with their users interpretable. 解釈可能なモデルがない場合は、CCシステムはユーザとの通信を解釈可能なインターフェースを備えるべきである。 0.80
In other words, the way a CC system communicates must be simple and precise, yet the communication needs to be meaningful so that the new information helps progress the collaboration. 言い換えれば、CCシステムの通信方法はシンプルで正確でなければならないが、新しい情報がコラボレーションを前進させるためには、コミュニケーションが意味を持つ必要がある。 0.76
An example of this is provided in (McCormack et al 2019) where the authors equip an AI musician (whose underlying model consists of a neural network) with the ability to continuously communicate how confident it feels during an improvised performance. この例は (McCormack et al 2019) で提供されており、著者らはAIミュージシャン(基礎モデルはニューラルネットワークで構成されている)に即興のパフォーマンスにおける自信を継続的に伝える能力を与えている。 0.77
Human performers also implicitly communicated their confidence to the computer via biometric signals. また、人間のパフォーマーは生体信号を通じてコンピュータに自信を伝える。 0.68
The work showed that this type of simple, interpretable, communication increased the flow within the human-AI collaboration and the quality of the music produced. 研究は、この種のシンプルで解釈可能なコミュニケーションが、人間とaiのコラボレーションにおける流れと、音楽の質を高めることを示した。 0.65
Example: Let us take for instance the example of the AE and the XCC system working on the toothpaste campaign. 例:例えば、歯磨き粉キャンペーンに取り組んでいるaeとxccシステムの例を見てみましょう。 0.66
The AE is still not sure about the idea for the ad. AEはまだ、この広告のアイデアについて定かではない。 0.79
The system can then expose its reasoning even further so that the AE has a better understanding where the ideas come from. システムはさらに推論を公開し、AEがアイデアのどこから来たのかをよりよく理解できるようにします。 0.75
Imagine for instance the CC system has an interface that allows the user to investigate the underlying structures behind its ideas through the mean of a visual graph representation of the system’s knowledge base. 例えば、ccシステムは、ユーザーがシステムの知識ベースを視覚的に表現することで、そのアイデアの背後にある基盤構造を調査できるインターフェースを持っていると想像してください。 0.79
By seeing the connections among the concepts in the knowledge base, the user realises that the two related concepts; i.e. dice and teeth, are not actually directly connected and sees this as an opportunity to improve the concept of the ad. 知識ベースにおける概念間の関連を見ていくことで、利用者は2つの関連する概念、すなわちダイスと歯が実際に直接接続されていないことに気付き、これを広告の概念を改善する機会とみなす。 0.86
The AE proceeds as follows: AEは次のように進める。 0.62
AE: I still don’t like the image. AE: 私はまだそのイメージが気に入らない。 0.89
How about blending the two similar concepts: dice and teeth? ジスと歯の2つの類似概念を混ぜてみましょうか。 0.63
XCCS: Ok. I’ve made the images in Fig 3. xccs: はい。 画像はFig 3で作成しました。 0.59
I prefer the first one, as the cube shape is clearer. 立方体がより鮮明になるので、私は最初の方を好む。 0.68
AE: I prefer that one too. AE: 私もそれが好きです。 0.83
I’ll adapt it and add tagline, brand and product information... 私はそれに適応して、タグライン、ブランド、製品情報を追加します。 0.62
Here is the final advert, in Fig 4. 以下は、第4四半期の最後の広告だ。 0.57
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
Figure 3: Second attempt. 図3: 第2の試み。 0.75
Figure 4: Final result.3 A framework for XCC Figure 5 summarises the kind of interactions of the proposed approach based on the four principles presented in this paper. 図4: 最終結果。 XCC 図 5 のフレームワークは,提案手法の相互作用の種類を,本論文で提示した4つの原則に基づいて要約する。 0.81
Instantiating these interactions naturally depends on the creative domain, the stakeholders involved, and the stage of the creative process where the interventions occur. これらの相互作用を実証することは、創造的なドメイン、関係する利害関係者、介入が発生する創造的なプロセスの段階に依存する。
訳抜け防止モード: これらの相互作用を確立する 創造的な領域や利害関係者に依存します 介入が起こる創造的なプロセスの段階です
0.80
The domain is the most important factor to determine the kind of medium for communication. ドメインはコミュニケーションのためのメディアの種類を決定する上で最も重要な要素です。 0.79
In music, for instance, communication may most likely occur through the music itself – imagine for instance a CC musical composer demonstrating through a virtual keyboard how a pianist should emphasise a particular phrase –, while in painting this communication may occur through brush strokes – imagine now a CC painter-collaborator that paints all over a section of a painting they think should be emphasised (McCormack et al. 2020). 例えば、音楽においては、コミュニケーションは音楽を通して起こる可能性が最も高い - 例えば、CC音楽作曲家が仮想キーボードを通してピアニストが特定のフレーズを強調すべきかどうかを実演するなど — と、このコミュニケーションは、ブラシストロークを通して起こる可能性がある – 現在では、彼らが強調すべきと思われる絵画のセクション全体にペンキを塗るCCパフォーマーが想像できる(McCormack et al. 2020)。 0.74
The stakeholders greatly influence the sources and type of information that these interactions would require. 利害関係者はこれらの相互作用に必要な情報源や種類の情報に大きく影響します。 0.72
A cocreator may need technical details of the operation of a system – an ideation system may provide a tree representation of the relevant concepts from the knowledge base from which an idea was produced (as in the advertising example), while for an end-user the intuition would probably be more useful – for instance a CC poetry composer that explains the mood reflected in the poem because it read sad news in the newspaper (the end-user does not need to know, for instance, the technical mechanism of sentiment analysis used). A cocreator may need technical details of the operation of a system – an ideation system may provide a tree representation of the relevant concepts from the knowledge base from which an idea was produced (as in the advertising example), while for an end-user the intuition would probably be more useful – for instance a CC poetry composer that explains the mood reflected in the poem because it read sad news in the newspaper (the end-user does not need to know, for instance, the technical mechanism of sentiment analysis used).
訳抜け防止モード: コクリエータはシステムの操作の技術的な詳細を必要とするかもしれない。イデオレーションシステムは、知識ベースから関連する概念のツリー表現を提供するかもしれない。 アイデアが生み出された(広告の例のように)。 例えば、ccの詩人が詩に反映される感情を説明するのは、新聞で悲しいニュースを読んだからである(最後には、ユーザは必要ない)。 例えば、感情分析の技術的なメカニズムを知るには、)。
0.71
The stage of the creative process is most influential on how the elements of the design principles are managed. 創造的なプロセスのステージは、デザイン原則の要素がどのように管理されるかに最も影響します。 0.77
In a preparatory stage, when the collaboration is just starting, the interactions between CC systems and their users help set up the context of what the collaboration is about; i.e. a 準備段階において、コラボレーションが始まったばかりの段階では、CCシステムとユーザ間のインタラクションは、コラボレーションが何であるかのコンテキストを設定するのに役立つ。 0.71
3Original advert taken from http://bit.ly/2uucLq R http://bit.ly/2uuclq rから取られた3つのオリジナル広告 0.34
shared mental model is agreed – take for instance the motivating example of the SpeakeSystem: this stage would have allowed the system to inform the human musician about its reset function, which could have avoided the human musician wondering why the system didn’t make sense at some points during the performance. 例えば、SpeakeSystemのモチベーションの例を例にとると、このステージでは、システムが人間のミュージシャンにリセット機能について知らせることができただろう。
訳抜け防止モード: 共有精神モデルは合意されている - 例えば、講演システムのモチベーションのある例を考えてみよう :この段階では、人間音楽家にリセット機能を知らせることができた。 人間のミュージシャンがなぜ システムのパフォーマンスは、ある時点では意味をなさなかった。
0.74
In a co-creation stage the interactions require an iterative process that involves a constant revision of the mental model in order to ensure that the collaboration is converging towards the same goal, the addition of new memories (which reflect the experience of the current interactions), access to old memories, and possibly various cycles of generative acts – here for instance, the human musician working with the SpeakeSystem could have signalled during the performance (through a visual cue or facial expression) when he wanted the system to challenge him instead of only responding to him. In a co-creation stage the interactions require an iterative process that involves a constant revision of the mental model in order to ensure that the collaboration is converging towards the same goal, the addition of new memories (which reflect the experience of the current interactions), access to old memories, and possibly various cycles of generative acts – here for instance, the human musician working with the SpeakeSystem could have signalled during the performance (through a visual cue or facial expression) when he wanted the system to challenge him instead of only responding to him.
訳抜け防止モード: 共同創造の段階では、コラボレーションが同じ目標に向かって収束していることを保証するために、メンタルモデルの継続的な修正を含む反復的なプロセスが必要です。 新たな記憶の追加(現在の相互作用の経験を反映する) 古い記憶へのアクセス、そしておそらく様々な生成的行為のサイクル ― 例えば、 SpeakeSystemで作業する人間ミュージシャンは、パフォーマンス中に合図した可能性がある (視覚的なキューや表情を通して) 彼にだけ答えるのではなく システムに挑戦したかった時
0.79
Finally, a post-creative stage provides an outlet to present the artefact as well as for feedback and reflexion. 最後に、創造後のステージは、アーティファクトとフィードバックと反射を提示するアウトレットを提供する。 0.62
Such an outlet may also represent an opportunity for the revision of the mental models and for adding new memories to the system – here for instance the SpeakeSystem could have provided an explanation to the member of the audience who wanted to know what was going on at a certain point of the performance: このようなアウトレットは、メンタルモデルの改訂やシステムへの新たな記憶の付加の機会をも表している可能性がある。例えば、講演者は、パフォーマンスの特定の時点で何が起こっているのかを知りたがっている聴衆に説明を与えることができたかもしれない。 0.66
Human annotator: “I wonder what you are both thinking going into this section. The algorithm not a lot I suspect! Otherwise it would play notes” System: I was enjoying what my partner was playing here. 人間のアノテータ:「このセクションで何を考えているのか。アルゴリズムはあまり疑わしくありません。そうでなければメモを再生します。」システム:私のパートナーがここで何を遊んでいるかを楽しみにしていました。 0.69
He/she seemed to really like this piece. 彼/彼女は本当にこの作品が好きですでした。 0.42
He was very confident, was “in the groove” As previously mentioned, we consider communication in its broadest sense, not just through linguistic forms. 上で述べたように、私たちはコミュニケーションを言語的な形式だけでなく、最も広い意味で考えています。
訳抜け防止モード: 彼は非常に自信があり、前述したように「溝の中に」いた。 コミュニケーションは言語だけでなく より広い意味で考えています
0.67
In general, the form of communication should be appropriate to the creative task and information being communicated. 一般に、コミュニケーションの形式は、創造的なタスクとコミュニケーションされる情報に適切であるべきです。 0.78
For example, in an improvised music performance, it would be inappropriate for participants to stop playing and start talking about why one made a particular musical decision in the previous bar. 例えば、即興演奏では、参加者が演奏をやめて、なぜ前のバーで特定の音楽的判断をしたのかを話し始めるのは不適切である。 0.76
Often visual, sonic, haptic or even olfactory communication may be the most suitable, and the form of communication can influence the creative outcomes in subtle, non-obvious ways. 視覚的、音的、触覚的、あるいは嗅覚的なコミュニケーションが最も適しており、コミュニケーションの形式は、微妙で不明瞭な方法で創造的な結果に影響を与える。 0.63
For example, the smell of freshly baked bread or a spring meadow can trigger specific memories or support synaesthetic-like relationships to other sensory media (Ackerman 1990). 例えば、焼きたてのパンや春の牧草地の匂いは、特定の記憶を誘発したり、他の感覚メディアとのシンセマティクス的な関係を支えたりすることができる(ackerman 1990)。 0.61
Discussion Challenges and Opportunities Different issues surround the idea of explainable models. 議論の課題と機会 異なる問題は、説明可能なモデルの概念を取り巻く。 0.69
A concern that has been raised in the XAI field is that explainable models are not accurate representations of the actual functionality of the system in some aspects of the feature space. XAI分野で提起された懸念は、説明可能なモデルは、機能空間のいくつかの側面において、システムの実際の機能の正確な表現ではないことである。 0.72
According to (Rudin 2019) “an inaccurate (lowfidelity) explanation model limits trust in the explanation, and by extension, trust in the black box that it is trying to explain”. (rudin 2019)によると、“不正確(低忠実)な説明モデルは、説明に対する信頼を制限し、拡張的に説明しようとしているブラックボックスへの信頼を制限”する。 0.75
Although we believe that CC provides an outlet in which explanations do not have to be faithful to the intrinsic motivations/objectiv es of a system (as has been postulated through the notion of framing in CC), we need to be careful so as not to endanger the trust that co-creators, users and CCは、システムの本質的な動機や目的に忠実な説明をする必要のないアウトレット(CCにおけるフレーミングの概念によって仮定されているように)を提供すると考えているが、共同作成者、ユーザ、および利用者の信頼を脅かさないよう注意する必要がある。 0.71
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
Figure 5: XCC design principles: the creative process is shaped by relevant past experiences and the shared mental model, which is itself shaped by the arguments exchanged with the user as well as by relevant past experiences. 図5: XCC設計原則: 創造的なプロセスは、関連する過去の経験と共有されたメンタルモデルによって形成されます。
訳抜け防止モード: 図5:XCC設計原則 : 創造的プロセスは関連する過去の経験によって形成される 共有された精神モデルです ユーザと交換された議論や、関連する過去の経験によって形作られています。
0.81
The long-term memory is updated with new experiences of the creative process, and the operation of the system is exposed through different interfaces that allow the user to understand underlying procedures of how the system works. 長期記憶は創造的プロセスの新たな経験とともに更新され、システムの操作は異なるインターフェースを通して露呈され、ユーザがシステムの動作の基本的な手順を理解することができる。 0.86
audiences impose into these systems. 観客はこれらのシステムに 押し付けます 0.59
For instance, the CC advertiser in our example may be involved in pitching the concept of the ad to the client. 例えば、この例のCC広告主は、クライアントに広告の概念を売り込むのに関わっているかもしれない。 0.79
In the process it may provide intuitions behind the campaign but in doing so it should not take credit for aspects of it that were actually ideas of its co-creators (e g the idea of blending dice and teeth in the example). その過程では、キャンペーンの背景にある直観を提示するかもしれないが、そうすることで、実際に共同制作者のアイデアであった部分(例:ダイズと歯を混ぜ合わせるというアイデア)を信用するべきではない。 0.68
Another common challenge is that explainable systems have a social responsibility. もうひとつの一般的な課題は、説明可能なシステムが社会的責任を持つことだ。 0.50
This has been explored extensively in (Arrieta et al 2020) where the concept of Responsible AI is introduced together with some practical principles (such as fairness, transparency, and privacy). 責任あるaiの概念は、いくつかの実践的な原則(公正性、透明性、プライバシーなど)とともに導入されている(arrieta et al 2020)。 0.62
For instance, one thing is for the CC advertiser in our example to refer to gambling as an analogy to endangered oral health, and another (questionable possibility) is to use it to encourage gambling. 例えば、この例では、CC広告主がギャンブルを絶滅危惧種の口腔健康の類推として言及し、また別の(疑わしい可能性)ではギャンブルを奨励するために使用する。 0.71
Finally, there must be clear limits about the extent of which a CC system may try to champion an idea; i.e. CC systems cannot disrupt or take control over a creative process. 最後に、CCシステムがアイデアを擁護しようとする範囲について明確な制限がある必要がある;すなわち、CCシステムは創造的なプロセスを破壊したり制御したりすることはできない。 0.70
Imagine for instance the CC advertiser in our example not backing down about using the first image of the poker table even tough its co-creator had already rejected it. 例えば、われわれの例のCC広告主が、ポーカーテーブルの最初の画像の使用を控え、共同制作者がすでに拒否していたことを想像してほしい。 0.66
Despite these challenges, explainable models, as suggested here, may open up possibilities of new kinds of social interactions between CC systems and their users. これらの課題にもかかわらず、説明可能なモデルは、ccシステムとユーザの間の新しい種類の社会的相互作用の可能性を開く可能性がある。 0.62
Work from the social sciences has shown that non-human entities can take up active roles in social practices and that imposing concrete boundaries or definitions between what roles these can or cannot play only limits their potential. 社会科学の研究は、非人間的存在が社会実践において積極的な役割を担えること、そしてこれらの役割の具体的な境界や定義を課すことが、その可能性を制限するだけであることを示した。
訳抜け防止モード: 社会科学の研究は 非人間組織は 社会実践において 積極的な役割を担えます それらの役割の間に具体的な境界や定義を課すことは、その潜在能力を制限します。
0.74
Strengers (Strengers 2019) illustrates this point by looking at roomba riding, a trend that refers to how pets enjoy ‘riding’ a robotic vacuum cleaner called the Roomba, and the potential of this type of technology to become a pet entertainment device. strengers (strengers 2019)はこの点を、roombaの乗り心地、roombaと呼ばれるロボット掃除機をペットが‘乗り’する方法、そしてこの種のテクノロジーがペットの娯楽デバイスになる可能性を示すトレンドから説明している。 0.71
Imagine for instance a CC collaborator that strongly suggests its human co-creator to stop working during the weekend to be with his/her family, or a human co-creator that opens up a co-creative collaboration with a CC system on social media, or a CC system that proposes its human cocreator to watch a film together in order to have a break and maybe get some inspiration. 例えば、人間の共同制作者に対して、週末に家族と一緒に働くのをやめるよう強く勧めるcc共同制作者や、ソーシャルメディア上のccシステムと共同制作のコラボレーションを開く人間の共同制作者、休憩を取るために映画を一緒に見るための人間共同制作者を提案するccシステムなどだ。 0.71
Through this, the idea is to emphasize that in order to identify potential relational roles and dynamics between humans and machines, it is impor- これを通じて、人間と機械の間の潜在的な関係の役割とダイナミクスを特定するためには、それは不適切である、と強調する。
訳抜け防止モード: この考え方は 人間と機械の間の潜在的な関係性の役割とダイナミクスを特定するには、それは欠かせない。
0.79
tant to not only consider humans as capable of performing a social role, but machines should also be considered as capable performers of such roles. 人間を社会的な役割を果たす能力とみなすだけでなく、機械をそのような役割の有能なパフォーマーと見なすべきである。 0.75
Equipping CC systems with explainable capabilities may reveal a type of dynamics between humans and CC systems that is not possible with most current technologies. 説明可能な能力を持つCCシステムの取得は、現在のほとんどの技術では不可能な人間とCCシステムの間の力学のタイプを明らかにする可能性がある。 0.58
Conclusions and Future Work We have presented Explainable Computational Creativity (XCC), as a sub-field of XAI that is focused on the applicability of explainable models in the area of CC and how these can be used to open up bidirectional communication channels between CC systems and their users. 結論と今後の課題 私たちは、XAIのサブフィールドとして、CC領域における説明可能なモデルの適用性と、CCシステムとユーザ間の双方向通信チャネルの開放にどのように使用できるかに焦点を当てた、説明可能な計算創造性(XCC)を提示しました。
訳抜け防止モード: 結論と今後の課題 説明可能な計算創造性(XCC)を提示した。 CC領域における説明可能なモデルの適用性に焦点を当てたXAIのサブフィールドとして CCシステムとユーザ間の双方向通信チャネルのオープン化にも利用することができる。
0.85
We have outlined four design principles we believe are crucial for these types of models, namely mental models (individual representations of how things work), long-term memory (the capacity to store and access details of past experiences), argumentation (the ability to reason and support creative contributions), and exposing the creative process (revealing specific details about the operation of a system). メンタルモデル(物事の仕組みを個別に表現する)、長期記憶(過去の経験の詳細を記憶し、アクセスする能力)、議論(創造的な貢献を推論し支援する能力)、創造的プロセス(システムの動作に関する具体的な詳細を明らかにする)の4つの設計原則を概説した。
訳抜け防止モード: 私たちは、この種のモデルに不可欠な4つの設計原則を概説しました。 心的モデル(物事の動作の個々の表現) long (複数形 longs) 過去の経験を保存してアクセスする )議論(創造的な貢献を推論し支援する能力) 創造的なプロセスを公開することです システムの動作に関する具体的な詳細を明らかにする)。
0.78
We believe that this framework will benefit human-CC interactions by: 我々は、この枠組みが人間とCCの相互作用に役立つと信じている。 0.47
i) enhancing their creativity (as a result of working together rather than in isolation), 一 創造性を高めること(孤立するよりも一緒に働くことによること) 0.71
ii) creating more fruitful and productive partnerships (by establishing bi-directional communication channels where creative contributions can be examined), and 二 より実り豊かで生産的なパートナーシップ(創造的な貢献を検証できる双方向のコミュニケーションチャンネルを確立することにより) 0.80
iii) increasing the engagement of users with CC systems (by improving the flow of these collaborations and the overall perception of their outcomes). 三 ccシステムにおけるユーザの関与の増大(これらのコラボレーションの流れ及び結果の全体的な認識の改善による。) 0.84
The proposed approach opens up questions such as: How can CC systems explain their creative acts and how do people respond to them? ccシステムはどのようにして彼らの創造的な行為を説明できるのか、そして、人々はどのようにそれに対応するのか? 0.63
What makes a good or poor explanation in the context of CC? ccの文脈で、何が良い、または悪い説明になるのか? 0.69
What are the challenges that CC systems face when providing explanations? ccシステムが説明を提供する際に直面する課題は何でしょう? 0.67
How can CC systems change their behaviour in response to feedback, new ideas or historical knowledge of the co-creators they are working with? ccシステムは、フィードバック、新しいアイデア、そして一緒に働いている共同制作者の歴史的知識に応じて、どのように行動を変えることができるか?
訳抜け防止モード: CCシステムはフィードバックに応じてどのように行動を変えるのか? 共同で作業しているクリエーターの新たなアイデアや歴史的な知識?
0.75
How do we evaluate CC systems with explanatory capabilities? 説明能力のあるccシステムをどのように評価するか? 0.70
We have explored the surface of some of these questions but as mentioned before, domain specific instantiations would dictate different interactions. 我々はこれらの疑問の表面を調査してきたが、前述のようにドメイン固有のインスタンス化は異なる相互作用を規定する。 0.62
We plan to explore this as future work in the context 将来的な研究として 研究する予定です 0.55
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
of music improvisation and composition, by extending the SpeakeSystem with explanatory capabilities. SpeakeSystemを説明機能で拡張することで、音楽の即興化と作曲を行う。 0.64
References [Ackerman 1990] Ackerman, D. 1990. 参考文献 Ackerman 1990] Ackerman, D. 1990. 0.53
A Natural History of the Senses. 感覚の自然な歴史です 0.57
New York, N.Y.: Penguin Random House LLC. ニューヨーク:ペンギン・ランダムハウス(penguin random house llc)。 0.71
[Arrieta et al 2020] Arrieta, A. Arrieta et al 2020] Arrieta, A。 0.35
; Natalia Diaz-Rodriguez, N. ナタリア・ディアス=ロドリゲス(Natalia Diaz-Rodriguez, N。 0.44
; Del Ser, J. ; Bennetot, A. デル・セル、j。 ベネット(bennetot)、a。 0.48
; Tabik, S. ; Tabik, S。 0.40
; Barbado, A. ; Garcia, S. バルバド、A。 ガルシア (Garcia, S)。 0.54
; Gil-Lopez, S. Gil-Lopez, S。 0.44
; Molina, D. ; Benjamins, R. モリーナ, D。 ベンジャミン、R。 0.45
; Chatila, R. ; and Herrera, F. 2020. チャティラ, R。 とHerrera, F. 2020。 0.61
Explainable Artificial Intelligence (XAI): Concepts, taxonomies, opportunities and challenges toward responsible AI. 説明可能な人工知能(XAI): 責任あるAIに対する概念、分類、機会、課題。 0.78
Information Fusion 58. [Br¨uhlmann et al 2018] Br¨uhlmann, F. 58号機。 Br シュルマンとal 2018] Br シュルマン、F。 0.46
; Vollenwyder, B. ; vollenwyder, b。 0.34
; Opwis, K. とOpwis, K。 0.72
; and Mekler, E. D. 2018. とMekler, E.D. 2018。 0.40
Measuring the “why” of interaction: Development and validation of the user moIn Proceedings of the 2018 CHI tivation inventory (umi). インタラクションの“なぜ”を測定する: 2018 chi tivation inventory(umi)のユーザmoinプロシージャの開発と検証。 0.62
Conference on Human Factors in Computing Systems, CHI ’18, 106:1–106:13. conference on human factors in computing systems, chi ′18, 106:1–106:13を参照。 0.33
ACM. [Bryson and Winfield 2017] Bryson, J., and Winfield, A. 2017. acm。 (bryson and winfield 2017) bryson, j., and winfield, a. 2017] (英語) 0.49
Standardizing ethical design for artificial intelligence and autonomous systems. 人工知能と自律システムのための倫理設計の標準化。 0.64
Computer 50(5):116–119. コンピュータ 50(5):116-119。 0.79
[Colton and Ventura 2014] Colton, S., and Ventura, D. 2014. [Colton and Ventura 2014]Colton, S. and Ventura, D. 2014] 0.44
You can’t know my mind: A festival of computational creativity. 私の心はわからない。コンピュータの創造性の祭りだ。 0.55
In Colton, S. ; Ventura, D. コルトン、S。 ;ventura,d。 0.32
; Lavrac, N. とLavrac, N。 0.72
; and Cook, M., eds. とcook, m., eds。 0.65
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computationalcreativ ity.net. [Colton et al 2016] Colton, S. 計算創造性 ネット [Colton et al 2016]Colton, S。 0.44
; Llano, M. T. Llano, M. T。 0.39
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; Charnley, J. W. シャーリー、j.w.。 0.65
; Gale, C. V. ; Baron, A. ゲイル、c.v.。 男爵、男爵。 0.33
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; Collins, N. ; Sturm, B. L. コリンズ、N。 strm, b. l。 0.47
; Weyde, T. ; Weyde, T。 0.40
; Wolff, D. ; and Lloyd, J. R. 2016. ヴォルフ、d。 and lloyd, j. r. 2016を参照。 0.50
The “Beyond the Fence” Musical and ”Computer Says Show” Documentary. ミュージカル『Beyond the Fence』と『Computer Says Show』のドキュメンタリー。 0.70
In Pachet, F. Pachet, F。 0.30
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; Corruble, V. ; コルブル, v。 0.56
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, Proceedings of the Seventh International Conference on Computational Creativity, UPMC, Paris, France, June 27 - July 1, 2016, 311–321. 第7回計算創造性国際会議,upmc,パリ,フランス,2016年6月27日~7月1日,311-321。 0.69
Sony CSL Paris, France. ソニー cslパリ、フランス。 0.69
[Cook et al 2019] Cook, M. [cook et al 2019] cook, m。 0.34
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Framing In Computational Creativity – A Survey And Taxonomy. 計算創造性 (Computational Creativity) - 調査と分類学。 0.63
In Proceedings of the Tenth International Conference on Computational Creativity, UNC Charlotte, North Carolina, June 17 - June 21, 2019, 156– 163. 第10回計算創造性国際会議の議事録では、ノースカロライナ州シャーロット、2019年6月17日 - 6月21日、156–163。 0.60
[Craik 1967] Craik, K. 1967. 1967年 - クレイク、k. 1967。 0.72
The Nature of Explanation. Cambridge, UK: Cambridge University Press. 解説の性質。 ケンブリッジ大学出版局(Cambridge University Press)。 0.61
[Davis et al 2015] Davis, N. Davis et al 2015] Davis, N. 0.32
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Shared mental models in improvisational perforIn Proceedings of the Intelligent Narrative Techmance. インテリジェント・ナラティブ・テクマンスの即興的パーフォリン・プロシージャにおける共有精神モデル 0.58
nologies III Workshop, INT3 ’10, 15:1–15:6. nologies III Workshop, INT3 ’10, 15:1–15:6。 0.34
ACM. and [Hornbæk and Oulasvirta 2017] Hornbæk, K., In ProOulasvirta, A. ceedings of the 2017 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, CHI ’17, 5040–5052. acm。 そして[Hornbæk and Oulasvirta 2017] Hornbæk, K., In ProOulasvirta, A. ceedings of the 2017 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, CHI ’17, 5040–5052。 0.54
ACM. 2017. acm。 2017. 0.53
What is interaction? 2019. 相互作用とは何か? 2019. 0.53
[Johnson-Laird 1993] Johnson-Laird, P. N. 1993. ジョンソン=レイド(Johnson-Laird 1993) ジョンソン=レイド(Johnson-Laird, P. N. 1993) 0.41
Human and Machine Thinking. Lawrence Eribaum Associates. 人間と機械の思考。 ローレンス・エリバウム・アソシエイツ所属。 0.59
[Kammersgaard 1988] Kammersgaard, J. 1988. Kammersgaard(1988年) Kammersgaard(1988年) 0.69
Four differInternaent perspectives on human-computer interaction. 人間とコンピュータの相互作用に関する4つの異なる視点。 0.53
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[Krug 2014] Krug, S. 2014. [Krug 2014] Krug, S. 2014 0.42
Don’t make me think, , Revisited. 考えさせてはいけない。 0.33
A Common Sense Approach to Web Usability. web ユーザビリティに対する常識的なアプローチ。 0.69
New Riders, 3rd edition edition. [Madore, Addis, and Schacter 2015] Madore, K. P. 新版、第3版。 [Madore, Addis, and Schacter 2015]Madore, K.P. 0.45
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; and Schacter, D. L. 2015. とschacter, d. l. 2015。 0.82
Creativity and memory: Effects of an episodic-specificity induction on divergent thinking. 創造性と記憶: エピソード特異性誘導が発散思考に及ぼす影響 0.75
Psychological Science 26(9):1461–1468. 心理学26(9)1461-1468。 0.75
[McCormack et al 2019] McCormack, J. McCormack et al 2019] McCormack, J. 0.37
; Gifford, T. ; Hutchings, P. ギフォード、t。 ; Hutchings, P。 0.45
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; Yee-King, M. イエ・キング (Ye-King) M。 0.39
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; Fitzpatrick, G. フィッツパトリック、G。 0.42
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ACM. [McCormack et al 2020] McCormack, J. acm。 McCormack et al 2020] McCormack, J. 0.50
; Hutchings, P. ; Hutchings, P。 0.40
; Gifford, T. ; Yee-King, M. ギフォード、t。 イエ・キング (Ye-King) M。 0.44
; Llano, M. T. Llano, M. T。 0.39
; and D’inverno, M. 2020. とd’inverno, m. 2020。 0.77
Design considerations for real-time collaboration with creative artificial intelligence. 創造的人工知能とのリアルタイムコラボレーションのための設計考察 0.69
Organised Sound 25(1):41–52. 組織音25(1):41-52。 0.70
[Mohammed, Ferzandi, and Hamilton 2010] Mohammed, S. 〔mohammed, ferzandi, and hamilton 2010〕mohammed, s。 0.65
; Ferzandi, L. フェルザンディ (Ferzandi, L。 0.66
; and Hamilton, K. 2010. 2010年、ハミルトン。 0.44
Metaphor no more: A 15-year review of the team mental model construct. Metaphor No more: チームのメンタルモデル構築に関する15年間のレビュー。 0.77
Journal of Management 36(4):876–910. 行政誌36(4):876-910。 0.75
[Muggleton et al 2018] Muggleton, S. H. [Muggleton et al 2018]Muggleton, S. H。 0.45
; Schmid, U. 英: Schmid, U。 0.41
; Zeller, C. Zeller, C。 0.31
; Tamaddoni-Nezhad, A. とTamaddoni-Nezhad, A。 0.36
; and Besold, T. 2018. とBesold, T. 2018。 0.62
Ultra-strong machine learning: comprehensibility of programs learned with ilp. Ultra-strong Machine Learning: ilpで学んだプログラムの理解性。 0.75
Machine Learning 107(7):1119– 1140. 機械学習107(7):1119–1140。 0.88
[Nickerson, Elkind, and Carbonell 1968] Nickerson, R. S. [ニッカーソン、エルキンド、カーボネル1968]ニッカーソン、r.s. 0.58
; Elkind, J. I. エルキンド (Elkind, J. I)。 0.60
; and Carbonell, J. R. 1968. およびcar carbonell, j. r. 1968。 0.78
Human factors and the design of time sharing computer systems. ヒューマンファクターと時間共有コンピュータシステムの設計 0.56
Human Factors 10(2):127–133. ヒト因子10(2):127-133。 0.67
[Norman 1982] Norman, D. A. 1982. 1982年ノーマン、D.A.1982。 0.58
Learning and memory. Number xi, 129. 学習と記憶。 背番号は129。 0.43
San Francisco: W.H. Freeman. サンフランシスコ - W.H.フリーマン。 0.68
[Rudin 2019] Rudin, C. 2019. [Rudin 2019]Rudin, C. 2019。 0.39
Stop explaining black box machine learning models for high stakes decisions and use interpretable models instead. 高い利害判断のためのブラックボックス機械学習モデルの説明を止めて、代わりに解釈可能なモデルを使用する。 0.61
Nature Machine Intelligence 1. ナチュラル・マシン・インテリジェンス1。 0.53
[Scherer 2016] Scherer, M. U. 2016. [scherer 2016] scherer, m. u. 2016年。 0.40
Regulating artificial intelligence systems: Risks, challenges, competencies, and strategies. 人工知能システムの規制: リスク、挑戦、能力、戦略。 0.57
Harvard Journal of Law & Technology 29:353. Harvard Journal of Law & Technology 29:353(英語) 0.64
[Stein 1989] Stein, B. S. 1989. [Stein 1989] Stein, B. S. 1989 0.45
Memory and Creativity. Boston, MA: Springer US. 記憶と創造性。 ボストン(Boston) - アメリカの州。 0.68
163–176. [Strengers 2019] Strengers, Y. 2019. 163–176. Strengers 2019] Strengers, Y. 2019。 0.36
Robots and Roomba Riders: Non-human Performers in Theories of Social Practice. ロボットとルンバライダー:社会実践理論における非人間パフォーマー。 0.76
Springer International Publishing. Springer International Publishing(英語) 0.71
215–234. [Walton, Reed, and Macagno 2008] Walton, D. 215–234. [Walton, Reed, and Macagno 2008]Walton, D] 0.37
; Reed, C. ; and Macagno, F. 2008. リード、C。 とmacagno, f. 2008。 0.56
Argumentation Schemes. CUP. 議論のスキーム。 CUP。 0.51
[Yannakakis, Liapis, and Alexopoulos 2014] Yannakakis, G. N. [Yannakakis, Liapis, and Alexopoulos 2014]Yannakakis, G. N. 0.43
; Liapis, A. ; Liapis, A。 0.40
; and Alexopoulos, C. 2014. とAlexopoulos, C. 2014。 0.39
Mixed- 混合 0.37
英語(論文から抽出)日本語訳スコア
initiative co-creativity. In 9th International Conference on the Foundations of Digital Games. 共同創造性。 第9回デジタルゲームの基礎国際会議に参加して 0.61
[Yee-King 2016] Yee-King, M. 2016. yee-king 2016年) yee-king, m. 2016年。 0.54
speakesystem: ICCC ontology release http://zenodo.org/re cord/46232. speakesystem: icccオントロジーはhttp://zenodo.org/re cord/46232をリリースする。 0.43
[Zhu et al 2018] Zhu, J. [Zhu et al 2018]Zhu, J。 0.35
; Liapis, A. ; Liapis, A。 0.40
; Risi, S. ; Risi, S。 0.39
; Bidarra, R. ; Bidarra, R。 0.80
; and Youngblood, G. M. 2018. とYoungblood, G. M. 2018。 0.84
Explainable ai for designers: A human-centered perspective on mixed-initiative cocreation. デザイナーのための説明可能なai: 混合開始的共創に関する人間中心の視点。 0.51
In IEEE Conference on Computational Intelligence and Games (CIG), 1–8. IEEE Conference on Computational Intelligence and Games (CIG), 1-8。 0.38
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