論文の概要: AI (r)evolution -- where are we heading? Thoughts about the future of
music and sound technologies in the era of deep learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18320v1
- Date: Wed, 20 Sep 2023 15:53:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-15 16:45:05.974860
- Title: AI (r)evolution -- where are we heading? Thoughts about the future of
music and sound technologies in the era of deep learning
- Title（参考訳）: AI(r)進化 -- どこへ向かっていますか?
深層学習時代の音楽・音響技術の将来について
- Authors: Giovanni Bindi, Nils Demerl\'e, Rodrigo Diaz, David Genova, Ali\'enor
Golvet, Ben Hayes, Jiawen Huang, Lele Liu, Vincent Martos, Sarah Nabi, Teresa
Pelinski, Lenny Renault, Saurjya Sarkar, Pedro Sarmento, Cyrus Vahidi, Lewis
Wolstanholme, Yixiao Zhang, Axel Roebel, Nick Bryan-Kinns, Jean-Louis
Giavitto, Mathieu Barthet
- Abstract要約: データ、インパクト、環境、責任あるイノベーション、創造的実践、創造性とバイアス、そしてツールから特異性へ。
学生は、AIと音楽研究者の未来の世代を代表している。学者は、既存の施設を代表している。ここで報告されている議論は、AIと音楽の未来に対するビジョン、夢、懸念、不確実性、および批判的な問題を、次の世代が正しく挑戦していることから捉えている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.809589907446632
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Artificial Intelligence (AI) technologies such as deep learning are evolving
very quickly bringing many changes to our everyday lives. To explore the future
impact and potential of AI in the field of music and sound technologies a
doctoral day was held between Queen Mary University of London (QMUL, UK) and
Sciences et Technologies de la Musique et du Son (STMS, France). Prompt
questions about current trends in AI and music were generated by academics from
QMUL and STMS. Students from the two institutions then debated these questions.
This report presents a summary of the student debates on the topics of: Data,
Impact, and the Environment; Responsible Innovation and Creative Practice;
Creativity and Bias; and From Tools to the Singularity. The students represent
the future generation of AI and music researchers. The academics represent the
incumbent establishment. The student debates reported here capture visions,
dreams, concerns, uncertainties, and contentious issues for the future of AI
and music as the establishment is rightfully challenged by the next generation.
- Abstract（参考訳）: ディープラーニングのような人工知能(AI)技術は、私たちの日常生活に多くの変化をもたらしている。
音楽・音響技術分野におけるAIの将来的な影響と可能性を探るため、ロンドンのクイーン・メアリー大学(QMUL)とフランスのSTMS(Science et la Musique et du Son)との間で博士デーが開催された。
QMULとSTMSの学者によって、AIと音楽のトレンドに関する急激な疑問が生み出された。
2つの機関の学生がこれらの質問を議論した。
本報告では,データ,インパクト,環境,レスポンシブルイノベーション,創造的実践,創造性とバイアス,ツールから特異性,といった話題について,学生の議論を要約する。
学生は未来のAIと音楽研究者を代表している。
学者は現職の機関を代表している。
ここで報告された学生の議論は、AIと音楽の未来に対するビジョン、夢、懸念、不確実性、そして批判的な問題を捉えている。
関連論文リスト
- Beyond Reality: The Pivotal Role of Generative AI in the Metaverse [98.1561456565877]
本稿では、生成型AI技術がMetaverseをどう形成しているかを包括的に調査する。
我々は、AI生成文字による会話インタフェースを強化しているChatGPTやGPT-3といったテキスト生成モデルの応用を探求する。
また、現実的な仮想オブジェクトを作成する上で、Point-EやLumimithmicのような3Dモデル生成技術の可能性についても検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-28T05:44:20Z) - From Robots to Books: An Introduction to Smart Applications of AI in
Education (AIEd) [0.0]
次世代の産業は進化しており、人工知能は、一般に知られている産業4.0の次の変化である。
専門家は、人工知能が、私たちの滞在、会話、研究、生活、コミュニケーション、ビジネスの運営方法における、次の重要なバーチャルシフトの背後にある主要な力になると予測している。
本研究は,産業と学術の両方の観点から,人工知能の教育への応用を強調した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-11T07:00:55Z) - Selected Trends in Artificial Intelligence for Space Applications [69.3474006357492]
この章は、差別化可能なインテリジェンスとオンボード機械学習に焦点を当てている。
欧州宇宙機関(ESA)Advanced Concepts Team(ACT)から選ばれたいくつかのプロジェクトについて論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-10T07:49:50Z) - A Survey on Artificial Intelligence for Music Generation: Agents,
Domains and Perspectives [10.349825060515181]
人間がどのように音楽を作曲し、新しいAIシステムがそのようなプロセスを模倣するかを説明する。
AIモデルとアルゴリズムがいかにして音楽を生成するかを理解するために、私たちは、音楽生成プロセスに参加するエージェントを探索、分析、記述する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-25T11:54:30Z) - Artificial Intelligence for the Metaverse: A Survey [66.57225253532748]
まず、機械学習アルゴリズムやディープラーニングアーキテクチャを含むAIの予備と、メタバースにおけるその役割について紹介する。
次に、メタバースの可能性を秘めた6つの技術的側面に関するAIベースの手法に関する包括的調査を行う。
医療、製造業、スマートシティ、ゲームなどのAI支援アプリケーションは、仮想世界に展開するために研究されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-15T03:34:56Z) - Challenges of Artificial Intelligence -- From Machine Learning and
Computer Vision to Emotional Intelligence [0.0]
AIは人間の支配者ではなく、支援者である、と私たちは信じています。
コンピュータビジョンはAIの開発の中心となっている。
感情は人間の知性の中心であるが、AIではほとんど使われていない。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-05T06:00:22Z) - Building Bridges: Generative Artworks to Explore AI Ethics [56.058588908294446]
近年,人工知能(AI)技術が社会に与える影響の理解と緩和に重点が置かれている。
倫理的AIシステムの設計における重要な課題は、AIパイプラインには複数の利害関係者があり、それぞれがそれぞれ独自の制約と関心を持っていることだ。
このポジションペーパーは、生成的アートワークが、アクセス可能で強力な教育ツールとして機能することで、この役割を果たすことができる可能性のいくつかを概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-25T22:31:55Z) - Empowering Things with Intelligence: A Survey of the Progress,
Challenges, and Opportunities in Artificial Intelligence of Things [98.10037444792444]
AIがIoTをより速く、より賢く、よりグリーンで、より安全にするための力を与える方法を示します。
まず、認識、学習、推論、行動の4つの視点から、IoTのためのAI研究の進歩を示す。
最後に、私たちの世界を深く再形成する可能性が高いAIoTの有望な応用をいくつかまとめる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-17T13:14:28Z) - A clarification of misconceptions, myths and desired status of
artificial intelligence [0.0]
我々は,機械学習と統計学に関して,AIの望ましい現状と現状を考察する。
私たちの議論は、AIを取り巻く曖昧さのベールを解明して、その真の数量を見ることを目的としています。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-03T17:22:53Z) - Artificial Musical Intelligence: A Survey [51.477064918121336]
音楽は、機械学習と人工知能研究の領域としてますます広まりつつある。
この記事では、音楽知能の定義を提供し、その構成成分の分類を導入し、その追求に耐えうる幅広いAI手法を調査します。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-17T04:46:32Z)
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。