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Enregistrement W4388574686 · doi:10.1016/j.yjoc.2023.100069

Art and the artificial

2023· article· en· W4388574686 sur OpenAlexaff
Suk Kyoung Choi, Steve DiPaola, Liane Gabora

Notice bibliographique

RevueJournal of Creativity · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAesthetic Perception and Analysis
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British ColumbiaSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCreativityInteractivityEmbodied cognitionAffordanceCognitive scienceCognitionComputational creativityComputer sciencePhenomenology (philosophy)Human–computer interactionProcess (computing)PsychologyArtificial intelligenceEpistemologyMultimediaSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper explores the philosophical implications of machine learning text-to-image synthesis in a practice-based phenomenology of the computational poetics of a visual art process. It is hypothesized that artificial intelligence (AI) facilitated reflective image development fosters an anticipatory aesthetics in creative interactivity. The concept of AI-mediated “perspectival affordance” is introduced and its application to affective computing design emphasized. It is proposed that positioning intelligent systems as collaborative creativity tools promotes a dynamic interplay that envisions creativity as an anticipatory system, conceived of as those systems where exchange between artist and tool is mediated by future-oriented affective projection upon the system. The paper aims to establish a cognitive framework for AI-mediated creativity grounded in anticipatory interactivity, enhancing understanding of embodied cognition as mediated by AI in human-centered creativity support systems.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,030
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,264 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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