論文の概要: Human in the Loop for Machine Creativity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.03569v1
• Date: Thu, 7 Oct 2021 15:42:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-08 15:32:36.256497
• Title: Human in the Loop for Machine Creativity
• Title（参考訳）: マシンクリエイティビティのためのループの中の人間
• Authors: Neo Christopher Chung
• Abstract要約: 我々は、創造的アプリケーションのための既存のHuman-in-the-loop(HITL)アプローチを概念化する。 モデル,インターフェース,機械の創造性に対する長期的影響について検討し,考察する。 テキスト,視覚,音,その他の情報を結合し,人や環境の自動解析を行うマルチモーダルHITLプロセスを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Artificial intelligence (AI) is increasingly utilized in synthesizing visuals, texts, and audio. These AI-based works, often derived from neural networks, are entering the mainstream market, as digital paintings, songs, books, and others. We conceptualize both existing and future human-in-the-loop (HITL) approaches for creative applications and to develop more expressive, nuanced, and multimodal models. Particularly, how can our expertise as curators and collaborators be encoded in AI models in an interactive manner? We examine and speculate on long term implications for models, interfaces, and machine creativity. Our selection, creation, and interpretation of AI art inherently contain our emotional responses, cultures, and contexts. Therefore, the proposed HITL may help algorithms to learn creative processes that are much harder to codify or quantify. We envision multimodal HITL processes, where texts, visuals, sounds, and other information are coupled together, with automated analysis of humans and environments. Overall, these HITL approaches will increase interaction between human and AI, and thus help the future AI systems to better understand our own creative and emotional processes.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)は、視覚、テキスト、オーディオの合成にますます活用されている。 これらのaiベースの作品は、しばしばニューラルネットワークから派生したもので、デジタル絵画、歌、本など、主流市場に入ってきています。 我々は、創造的アプリケーションのための既存および将来のヒューマン・イン・ザ・ループ(hitl)アプローチを概念化し、より表現力があり、ニュアンスがあり、マルチモーダルなモデルを開発する。 特に、キュレーターや共同研究者としての私たちの専門知識を、インタラクティブな方法でAIモデルにエンコードするにはどうすればよいのか? モデル,インターフェース,機械の創造性に対する長期的影響について検討し,考察する。 AIアートの選択、創造、解釈には、本質的に感情的な反応、文化、文脈が含まれています。 したがって、提案されたHITLは、符号化や定量化がより難しい創造的プロセスの学習を支援する可能性がある。 我々は、テキスト、視覚、音声、その他の情報を結合したマルチモーダルhitlプロセスと、人間と環境の自動分析を想定する。 全体として、これらのHITLアプローチは人間とAIの相互作用を高め、将来のAIシステムが私たちの創造的および感情的なプロセスをよりよく理解するのに役立つ。

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