From Mind to Machine: An Embodied Approach to Image Creation with Generative AI
Notice bibliographique
Résumé
This thesis explores the integration of embodied interactions within Human-to-Artificial Intelligence (AI) collaborative activity to support creative engagement and reduce the perception of AI as an uncontrollable, autonomous entity, also known as the AI “black box” rhetoric. Specifically, it investigates the utilization of kinetic sand as a sensory material and physiological data collector, facilitating the translation of users' hand motions and imprints in the sand into inputs for generative AI image creation. Informed by sociocultural frameworks of creativity, theories of embodied cognition and the positioning of AI as a statistical model, while grounded in iterative design methodologies and phenomenological analysis, the research aims to identify emergent guidelines from this collaborative creative process between humans and AI. The findings hope to contribute to the development of guidelines that inform the future design and implementation of generative AI systems for creative work. These guidelines account for embodied cognition as an essential facet of human creativity, promoting more intuitive and meaningful interactions between humans and generative AI. Ultimately, this research seeks to advance the discourse on human-AI collaboration, emphasizing the importance of embodied techniques in fostering creative synergy and mitigating the black box effect.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,011 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».