MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2608092431 · doi:10.15837/ijccc.2017.3.2759

A Conceptual Framework for Artificial Creativity in Visual Arts

2017· article· en· W2608092431 sur OpenAlex
D. Sirbu, Ioan Dumitrache

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Computers Communications & Control · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCreativity in Education and Neuroscience
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCreativityAnthropocentrismEmbodied cognitionCognitive scienceComputational creativityComputer scienceCreativity techniqueThe artsPerceptionConceptual frameworkHuman–computer interactionArtificial intelligencePsychologySociologyVisual artsSocial psychologyArtSocial scienceEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present paper introduces the conceptual framework for an artificial system for visual creativity addressing the idea of niche creativity that is domain specific and non-anthropocentric in its conceptual approach. We think that the visual creative output of the system reflects the artificial medium and the specific artificial processes engaged in its production and, therefore, it is an expression of the idea of embodied creativity with the proposed system offering in this sense an example of digital embodiment of creativity. Although our approach to artificial creativity is non-anthropocentric, the system design is inspired by processes in the natural world that lead to the production of new and useful structures in both living and non-living systems with human creative cognition being included among these processes. The main problem raised by this abstract approach to artificial creativity in visual arts is the compatibility of its artistic production with human aesthetics, the ultimate goal of the proposed system being to produce visual output that would aesthetically engage human visual perception.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,793
Score d'incertitude au seuil0,501

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,120
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,359 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle