The Aesthetics of Human-Machine Interaction: Generative Textuality in Hello Games’s <i>No Man’s Sky</i>
Notice bibliographique
Résumé
Generative design is the artistic practice where an artist uses external systems (rules, algorithms, organic processes) to complete an artwork. Commonly utilized in video game design, generative design suggests an aesthetics of human-machine interaction, as machine decision-making partially shapes the experience of the player. In generative games, then, the relationship between designer, system, and audience dynamically shapes the conception, production, and reception of the game as a text.The interaction between designer, system, and audience unfolds in three ways. Firstly, by applying generative methods, the designer is explicitly de-centered, instead creating an environment in which systems somewhat-autonomously interact with entities. Secondly, generative games frame players as both entities within the game-world and agents from outside of it. Thirdly, generative games produce unexpected or emergent outcomes. Emergence is a product of the tension between decisions made by designer, system, and player(s). In essence, generative games produce novel worlds into which players are thrown, forcing them to learn to dwell within them. As Gianni Vattimo argues in Art’s Claim to Truth, in such artworks where “the hermeneutic circle is conceived in more existentialist terms, the act of interpretation is dramatized” (85).Further analysis of the interpretive drama found in games which utilize generative methods, especially as these texts continue to pervade popular culture and daily life, can unpack theories of intentionality, presence, and creativity in modern digital contexts. To elaborate these theories, I examine generative methods found in Hello Games’s No Man’s Sky. In this game the relationship between designer, text, and player produces emergent narratives with each subjective experience of the text, suggesting that human-machine interaction is inherently processual and relational.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».