Enregistrement W7132507519

Fotoğraf Sanatında Yapay Zekâ Kullanımı

2020· article· tr· W7132507519 sur OpenAlexaboutno aff

Haluk Arda Oskay, BAYBARS SAĞLAMTİMUR

Notice bibliographique

RevueKocaeli Üniversitesi - AVESİS · 2020

Typearticle

Languetr

DomaineArts and Humanities

ThématiquePhotography and Visual Culture

Établissements canadiensnon disponible

Organismes subventionnairesnon disponible

Mots-clésCanadian literatureVideo on demandProject commissioning

DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Geleneksel fotograflama yöntemlerinden dijital fotografa geçis ve ardından internetin sundugu yaygın kullanım agı sayesinde, fotograf tüm dünyada en yogun talep gören sanat ve iletisim araçlarından birisi haline gelmistir. Fotograf sanatı, yapısı geregi teknolojik gelismelerle etkilesim içerisinde gelisimini sürdürmektedir. Gelisen bilgisayar islemcileri ve g.rüntü isleme yazılımları sayesinde ilk etapta dijital fotografı bilgisayar ortamında arsivleyen ve baskalastırabilen fotografçı, günümüzde yapay zekâ uygulamalarıyla dijital fotograf makinesi ile gerçekligin pesinde üretim yapma sürecini yeni bir boyuta tasımaktadır. Bu degisim süreci geleneksel üretim sürecinden büyük .l.üde kendisini kopartan günümüz fotograf sanatı algısını da d.nüstürmektedir. Sanatçılar, dijital fotograf üzerinde, yapay zekâ destekli yazılımlar kullanarak, fotografın ham dijital verilerini ara yüz müdahaleleri vasıtasıyla degisiklige ugratabilmektedir. Internet agı ile ulasılabilen ve/veya sunucularda saklanan dijital fotograf veri tabanlarının, yapay zekâ temelli yeni g.rüntü isleme sistemleri ile islenmesi sayesinde, fotografçının g.rüntüyü olusturmada yalnızca bir ‘ara etmen’ olarak yer aldıgı uygulamalar da günümüzde g.rülmektedir. Fotografçılar, sanatsal üretimlerinde, degisen ve d.nüsen teknolojik olanakları da kullanarak yeni mecralarda farklı eserler olusturabilme sansını yakalamıslardır. Bu çalısmada izleyiciyle iletisim kurma gayreti içerisinde bulunan sanatçı, üretim sürecine yapay zekanın da dahil olmasıyla ortaya çıkan etik tartısmalar çerçevesinde ele alınmak durumunda kalmıstır. Ayrıca, yapay zekâ uygulamalarının fotograf sanatının gelecegi üzerine etkilerine de deginilmistir.

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 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)0,000

score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000

Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated

Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)

Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)

DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune

Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet

GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique

Score de désaccord entre enseignants0,382

Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

Catégorie	Codex	Gemma
Métarecherche	0,000	0,000
Méta-épidémiologie (sens strict)	0,001	0,001
Méta-épidémiologie (sens large)	0,001	0,001
Bibliométrie	0,000	0,000
Études des sciences et des technologies	0,001	0,001
Communication savante	0,001	0,001
Science ouverte	0,001	0,000
Intégrité de la recherche	0,000	0,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)	0,024	0,004

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 Opus0,054

Tête enseignante GPT0,223

Écart entre enseignants0,169 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)

Devis d'étudeSans objet

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

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Publié2020

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