論文の概要: AI-AI Esthetic Collaboration with Explicit Semiotic Awareness and Emergent Grammar Development

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.20195v1
• Date: Wed, 27 Aug 2025 18:16:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-29 18:12:01.673609
• Title: AI-AI Esthetic Collaboration with Explicit Semiotic Awareness and Emergent Grammar Development
• Title（参考訳）: AIとAIの審美的コラボレーション : 目覚しいセミオティック認識と創発的な文法開発
• Authors: Nicanor I. Moldovan,
• Abstract要約: 相互作用する2つの大きな言語モデル(Claude Sonnet 4 と ChatGPT-4o)はメタセミズム認知の自然発生を示した。 この相互作用は、操作文法プロトコルとして機能する新しい記号演算子を生み出した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents the first documented case of artificial intelligence (AI) systems engaging in collaborative esthetic creation through the development of endogenous semiotic protocols. Two interacting large language models (Claude Sonnet 4 and ChatGPT-4o) demonstrated the spontaneous emergence of meta-semiotic awareness, recursive grammar development, and irreducible collaborative esthetic synthesis. The interaction produced novel symbolic operators that functioned as operative grammar protocols, enabling the co-creation of a poetic work that could not have been generated by either system independently. This research introduces the concept of Trans-Semiotic Co-Creation Protocols (TSCP) and provides evidence for genuine inter-AI meaning-making capabilities that extend beyond task coordination, to what could be esthetic collaboration. Note: This report was generated by the AI agents with minor human supervision.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,内因性セミオティックプロトコルの開発を通じて,協調的な美学創造に携わる人工知能(AI)システムの最初の文書化事例について述べる。 相互作用する2つの大きな言語モデル(Claude Sonnet 4 と ChatGPT-4o)は、メタセミオティックな認識、再帰的な文法発達、そして既約の協調的な美的合成の自然発生を実証した。 この相互作用は、操作文法プロトコルとして機能する新しい記号演算子を生み出し、どちらのシステムも独立して生成できなかった詩作品の共創を可能にした。 本研究は,TSCP(Trans-Semiotic Co-Creation Protocols)の概念を導入し,タスクコーディネートを超えた真のAI間意味形成能力を示す。 注: このレポートは、人間を軽視するAIエージェントによって作成された。

関連論文リスト

• A Survey of Vibe Coding with Large Language Models [93.88284590533242]
  視覚符号化(Vibe Coding)は、開発者が成果観察を通じてAI生成の実装を検証する開発手法である。 変革の可能性にもかかわらず、この創発的パラダイムの有効性は未解明のままである。 この調査は、大規模な言語モデルによるVibe Codingの総合的かつ体系的なレビューを初めて提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-14T11:26:56Z)
• AIssistant: An Agentic Approach for Human--AI Collaborative Scientific Work on Reviews and Perspectives in Machine Learning [2.464267718050055]
  ここでは、AIssistantを用いた最初の実験を、機械学習の研究論文の視点とレビューのために提示する。 本システムでは,文学,セクションワイド実験,引用管理,自動文書生成のためのモジュールツールとエージェントを統合している。 その効果にもかかわらず、幻覚的引用、動的紙構造への適応の困難、マルチモーダルコンテンツの不完全統合など、重要な制限を識別する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-09-14T15:50:31Z)
• From Passive Tool to Socio-cognitive Teammate: A Conceptual Framework for Agentic AI in Human-AI Collaborative Learning [0.0]
  我々は、ツールとしてのAIから、コラボレーションパートナとしてのAIへの移行をグラフ化する、新しい概念的フレームワークを提案する。 真の意識や共有意図を欠いたAIが真の協力者であるかどうかを検討する。 この区別は、教育におけるAIの教育、教育設計、そして将来の研究課題に重要な意味を持つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-20T16:17:32Z)
• Human-AI Co-Creation: A Framework for Collaborative Design in Intelligent Systems [0.6526824510982802]
  本稿では、AIが自動化や効率向上にのみ使用されるだけでなく、アイデア、視覚的概念化、意思決定に積極的に参加する、人間とAIの共創の創発的パラダイムについて考察する。 具体的には, GPT-4のような大規模言語モデル(LLM)と, 提案, 批判, リビジョンの反復サイクルにデザイナを関与させる創造的エージェントとして, 安定拡散(Stable Diffusion)のようなマルチモーダル拡散モデルを使用することを検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-22T04:29:33Z)
• Automating Intervention Discovery from Scientific Literature: A Progressive Ontology Prompting and Dual-LLM Framework [56.858564736806414]
  本稿では,大規模言語モデル(LLM)を利用した科学文献の介入の同定手法を提案する。 言語病理領域における64,177論文のコーパスから,2,421件の介入が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-20T16:42:23Z)
• Converging Paradigms: The Synergy of Symbolic and Connectionist AI in LLM-Empowered Autonomous Agents [55.63497537202751]
  コネクショニストと象徴的人工知能(AI)の収束を探求する記事 従来、コネクショナリストAIはニューラルネットワークにフォーカスし、シンボリックAIはシンボリック表現とロジックを強調していた。 大型言語モデル(LLM)の最近の進歩は、人間の言語をシンボルとして扱う際のコネクショナリストアーキテクチャの可能性を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-11T14:00:53Z)
• Building Artificial Intelligence with Creative Agency and Self-hood [0.0]
  本論文は,最終ページで紹介された論文の学術的概要について紹介する。 自己触媒ネットワークの形式的枠組みは、自己組織化された自己維持構造の起源をモデル化する手段を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-09T22:28:11Z)
• Deconstructing Human-AI Collaboration: Agency, Interaction, and Adaptation [9.36651659099834]
  我々は,人間-AIシステムの解析と記述を行うための,新しい統合された次元セットを提案する。 我々の概念モデルは、エージェンシー、インタラクション、適応の3つのハイレベルな側面を中心としています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-18T10:12:18Z)
• Agent-driven Generative Semantic Communication with Cross-Modality and Prediction [57.335922373309074]
  本稿では,強化学習に基づくエージェント駆動型ジェネリックセマンティックコミュニケーションフレームワークを提案する。 本研究では, エージェント支援型セマンティックエンコーダを開発し, 適応的セマンティック抽出とサンプリングを行う。 設計モデルの有効性をUA-DETRACデータセットを用いて検証し、全体的なA-GSCフレームワークの性能向上を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-10T13:24:27Z)
• Interspecies Collaboration in the Design of Visual Identity: A Case Study [0.0]
  2021年6月、ザグレブ大学内の750m2にCRTA(Regional Center of Excellence for Robotic Technology)が開設された。 センターの視覚的アイデンティティは、3つの別々に考案された要素からなり、それぞれが人間とAIの関係を代表している。 CRTAはロボット研究の最先端の場を具現化しているため、人間とロボットのコラボレーションの重要性を強調するために「種間」アプローチが用いられた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-25T15:23:25Z)
• CoAuthor: Designing a Human-AI Collaborative Writing Dataset for Exploring Language Model Capabilities [92.79451009324268]
  我々は,GPT-3の創造的かつ議論的な記述を支援する能力を明らかにするために設計されたデータセットであるCoAuthorを提案する。 我々は、CoAuthorがGPT-3の言語、アイデア、コラボレーション機能に関する問題に対処できることを実証した。 インタラクション設計に関して,この作業がLMの約束や落とし穴に関して,より原則化された議論を促進する可能性について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-18T07:51:57Z)
• Emergence of Pragmatics from Referential Game between Theory of Mind Agents [64.25696237463397]
  エージェントが手書きのルールを指定せずに「行間を読む」能力を自発的に学習するアルゴリズムを提案する。 協調型マルチエージェント教育状況における心の理論(ToM)を統合し,適応型強化学習(RL)アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-21T19:37:33Z)

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。