論文の概要: Beyond Prompts: Exploring the Design Space of Mixed-Initiative Co-Creativity Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.07465v1
• Date: Wed, 3 May 2023 22:32:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-21 11:13:09.971113
• Title: Beyond Prompts: Exploring the Design Space of Mixed-Initiative Co-Creativity Systems
• Title（参考訳）: Beyond Prompts: Mixed-Initiative Co-Creativity Systemsの設計空間を探る
• Authors: Zhiyu Lin, Upol Ehsan, Rohan Agarwal, Samihan Dani, Vidushi Vashishth, Mark Riedl
• Abstract要約: 我々は185人の参加者とともに、異なる構成のMI-CCシステムとどのように対話したいかを理解するために、人間による研究を行う。 設計空間を広範囲に網羅したMI-CCシステムは、様々な創造的およびゴール・コンプリートメトリクスに匹敵するものと評価されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.427320283363326
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative Artificial Intelligence systems have been developed for image, code, story, and game generation with the goal of facilitating human creativity. Recent work on neural generative systems has emphasized one particular means of interacting with AI systems: the user provides a specification, usually in the form of prompts, and the AI system generates the content. However, there are other configurations of human and AI coordination, such as co-creativity (CC) in which both human and AI systems can contribute to content creation, and mixed-initiative (MI) in which both human and AI systems can initiate content changes. In this paper, we define a hypothetical human-AI configuration design space consisting of different means for humans and AI systems to communicate creative intent to each other. We conduct a human participant study with 185 participants to understand how users want to interact with differently configured MI-CC systems. We find out that MI-CC systems with more extensive coverage of the design space are rated higher or on par on a variety of creative and goal-completion metrics, demonstrating that wider coverage of the design space can improve user experience and achievement when using the system; Preference varies greatly between expertise groups, suggesting the development of adaptive, personalized MI-CC systems; Participants identified new design space dimensions including scrutability -- the ability to poke and prod at models -- and explainability.
• Abstract（参考訳）: 生成人工知能システムは、人間の創造性を促進することを目的として、画像、コード、ストーリー、ゲーム生成のために開発された。 ユーザーは、通常プロンプトの形式で仕様を提供し、AIシステムはコンテンツを生成する。 しかし、人間とaiの協調には他にも、人間とaiのシステムの両方がコンテンツ作成に寄与できる共同創造性(cc)や、人間とaiのシステムの両方がコンテンツ変更を開始できる混合イニシアティブ(mi)など、人間とaiの協調の他の構成がある。 本稿では,人間とAIシステムが相互に創造的な意図を伝えるための異なる手段からなる仮説的ヒューマンAI構成設計空間を定義する。 我々は185人の参加者を対象に、異なる構成のMI-CCシステムとどのように対話したいかを理解する。 We find out that MI-CC systems with more extensive coverage of the design space are rated higher or on par on a variety of creative and goal-completion metrics, demonstrating that wider coverage of the design space can improve user experience and achievement when using the system; Preference varies greatly between expertise groups, suggesting the development of adaptive, personalized MI-CC systems; Participants identified new design space dimensions including scrutability -the ability to poke and prod at models -- and explainability.

関連論文リスト

• On the Emergence of Symmetrical Reality [51.21203247240322]
  物理仮想アマルガメーションの様々な形態を包含した統一表現を提供する対称現実感フレームワークを導入する。 我々は、対称現実の潜在的な応用を示すAI駆動型アクティブアシストサービスの例を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-26T16:09:39Z)
• Agent AI: Surveying the Horizons of Multimodal Interaction [83.18367129924997]
  エージェントAI(Agent AI)とは、視覚刺激や言語入力、その他の環境データを知覚できる対話型システムである。 我々は,バーチャルリアリティやシミュレートされたシーンを容易に作成し,仮想環境内に具体化されたエージェントと対話できる未来を構想する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-07T19:11:18Z)
• An Ontology of Co-Creative AI Systems [4.777272940677689]
  共創造性」という用語は、人間とAIが共に創造的な努力に携わる多種多様な人間とAIの集合体を指すために用いられてきた。 研究活動の曖昧化を支援するため,共同創造システムのオントロジーを提示し,人間とAIシステムの間で責任がどのように分割され,それら間で交換される情報に焦点をあてる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-11T13:18:25Z)
• Creative Wand: A System to Study Effects of Communications in Co-Creative Settings [9.356870107137093]
  共創造的な混合開始システムは、アルゴリズムに影響を与えるユーザー中心の手段を必要とする。 共創造AIの主な疑問は以下のとおりである。 本稿では,共同創造型混合開始生成のためのカスタマイズ可能なフレームワークCREATIVE-WANDを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-04T20:56:40Z)
• Understanding User Perceptions, Collaborative Experience and User Engagement in Different Human-AI Interaction Designs for Co-Creative Systems [0.7614628596146599]
  人間-AIのコクリエーションには、人間とAIが協力し、共同で創造的なプロダクトをパートナーとして提供する。 多くの既存の共同作成システムでは、ユーザーは通常ボタンやスライダーを使用して、AIと通信することができる。 本稿では,38人の参加者を対象に,2つのインタラクションデザインがユーザエンゲージメント,協調体験,共同創造型AIのユーザ認識に与える影響について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-27T22:37:44Z)
• The MineRL BASALT Competition on Learning from Human Feedback [58.17897225617566]
  MineRL BASALTコンペティションは、この重要な種類の技術の研究を促進することを目的としている。 Minecraftでは、ハードコードされた報酬関数を書くのが難しいと期待する4つのタスクのスイートを設計しています。 これら4つのタスクのそれぞれについて、人間のデモのデータセットを提供するとともに、模擬学習ベースラインを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-05T12:18:17Z)
• The future of human-AI collaboration: a taxonomy of design knowledge for hybrid intelligence systems [0.0]
  我々は、人間と機械の社会技術的アンサンブルを開発する必要性を特定する。 本稿では,機械学習パイプラインにおける人間の役割に関する学際研究の概観について述べる。 第二に、ハイブリッドインテリジェンスシステムを構想し、システム設計の関連寸法を概念化します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-07T16:10:44Z)
• Future Trends for Human-AI Collaboration: A Comprehensive Taxonomy of AI/AGI Using Multiple Intelligences and Learning Styles [95.58955174499371]
  我々は、複数の人間の知性と学習スタイルの様々な側面を説明し、様々なAI問題領域に影響を及ぼす可能性がある。 未来のAIシステムは、人間のユーザと互いにコミュニケーションするだけでなく、知識と知恵を効率的に交換できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-07T21:00:13Z)
• Towards an Interface Description Template for AI-enabled Systems [77.34726150561087]
  再利用(Reuse)は、システムアーキテクチャを既存のコンポーネントでインスタンス化しようとする、一般的なシステムアーキテクチャのアプローチである。 現在、コンポーネントが当初目的としていたものと異なるシステムで運用する可搬性を評価するために必要な情報の選択をガイドするフレームワークは存在しない。 我々は、AI対応コンポーネントの主情報をキャプチャするインターフェイス記述テンプレートの確立に向けて、現在進行中の作業について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-13T20:30:26Z)
• Distributed and Democratized Learning: Philosophy and Research Challenges [80.39805582015133]
  民主化学習(Dem-AI)という新しいデザイン哲学を提案する。 ヒトの社会的グループに触発され、提案されたDem-AIシステムの学習エージェントの専門グループは階層構造で自己組織化され、より効率的に学習タスクを遂行する。 本稿では,様々な学際分野に触発された未来のDem-AIシステムを実現するためのガイドラインとして,参照設計を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-18T08:45:10Z)
• Designing Interaction for Multi-agent Cooperative System in an Office Environment [2.2430284460908605]
  未来のインテリジェントシステムには、モバイルロボット、スマートホームインフラストラクチャ、パーソナルデバイスなど、非常に多様な種類の人工知能が含まれている。 本稿では,知的サイバー物理システム(ICPS)のヒューマンマシンインタフェースの設計と実装について述べる。 ICPS(ICPS)は、作業環境におけるロボットや他のスマートデバイスの多目的協調システムである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-15T17:36:00Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。