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World File Search System创造力
生成AI对正面创造力的影响...
1。Introduction ............................................................................................................................ 1
生成人工智能，人类创造力和艺术
最近的人工智能（AI）工具已经证明了产生传统上认为创意的产出的能力。这样一个系统是文本到图像生成的AI（例如MidJourney，稳定的扩散，dall-e），它可以自动化人类的艺术执行来产生数字艺术品。利用超过50,000个唯一用户的超过400万幅艺术品的数据集，我们的研究表明，随着时间的流逝，文本到文本image AI显着提高了人类创造力的生产率25％，并增加了通过接收喜欢的每一视图的可能性增加50％来衡量的价值。虽然峰值艺术品的新颖性定义为焦点主题和关系，但随着时间的推移会增加，但平均内容新颖性下降，表明一个不断扩大但效率低下的想法空间。此外，峰值和平均视觉新颖性都始终如一地降低，由像素级的风格元素捕获。重要的是，可以成功探索更多新颖思想的AI辅助艺术家，无论其先前的独创性如何，都可能会产生同龄人更有利评估的艺术品。最后，AI采用降低了采用者的价值捕获（收藏率）。结果表明，构想和过滤可能是文本到图像过程中的必要技能，从而引起了“生成的联觉” - 人类探索和AI剥削的和谐融合以发现新的创意工作流。
使用艺术和创造力在位品牌策略
广场品牌越来越普遍，本文研究了波兰的工业后城市如何制定了一种品牌策略，将其复杂遗产与新兴的创意产业领域相结合。伊德（人口：700,000）的财富主要源自19世纪的纺织品贸易，这种传统一直持续到1989年共产主义时代结束。oldoud已选择“重新发明自己的形象，但仍在其文化遗产中，将其艺术和创造力呈现为影响城市的政治和历史发展的力量。在这方面，艺术和创造力已被用来通过政治破坏来创造连续性的因素，因为电影（在社会主义时代得到强有力的支持和存在），可以投资于现在与新的创造性经济相关的新工作和资本投资。
地平线欧洲，第 2 集群 - 文化、创造力和……
组织类型除非征集文本中另有说明，所有类型的组织（又称“实体”）均可参与“地平线欧洲”的提案和项目，包括：• 学术界• 任何规模的行业• 研究和技术组织• 政府• 慈善机构• 文化机构等……
EDCN 904E 智力、创造力和教育
第一单元 智力的结构 3-40 1.0 引言 1.1 单元目标 1.2 智力的概念、性质和类型 1.2.1 智力定义的四重分类 1.2.2 智力定义的历史回顾与评价 1.2.3 智力的主要特征和概括 1.2.4 智力行为的三大领域 1.2.5 智力的类型 1.3 智力理论 1.3.1 瑟斯顿的智力理论 1.3.2 吉尔福德的智力理论 1.3.3 皮亚杰的智力理论 1.3.4 桑代克的智力理论 1.4 情绪智力和多元智力 1.4.1 情绪智力 1.4.2 加德纳的多元智力理论 1.5 智力测试 1.5.1 智力测试的分类 1.5.2 智力测试的使用1.5.3 智力测试的局限性 1.6 摘要 1.7 关键术语 1.8 “检查您的进度”的答案 1.9 问题和练习 1.10 进一步阅读
沃尔特迪斯尼创造力策略复制
沃尔特·迪斯尼（Walt Disney）以梦见和执行当时最雄心勃勃的创意项目而闻名。Walt Disney创造力战略（由Robert Dilts开发）受到他的项目方法的启发。这个创造过程弥合了想象与现实之间的鸿沟。此模板对于平衡梦想及其实施的思想思想很有用 - 将一个想法转变为现实。
人工智能在增强创造力方面的作用......
本研究旨在调查人工智能 (AI) 集成如何提高创造性生产力并改善财务绩效。技术的进步可以提高知识共享、吸收能力、技能和创新，从而提高实现组织目标的效率。这项开创性的研究开发了一个整体框架，将人工智能作为一个调节因素，强调其在实现竞争优势方面的变革作用。通过目的性和判断性抽样方法，从总共 34,000 名 HIPMI 成员中获得了 499 家印度尼西亚创意产业的中小微型企业样本。本研究采用审查方法，深入分析了技术进步与组织能力之间的相互作用，为可持续增长提供了战略见解。回归分析结果表明，知识共享、吸收能力、技能和创新对创造性绩效有显著的积极影响。人工智能对财务绩效也有显著的积极影响。人工智能的融合加强了创新与创意绩效之间的关联，但并未揭示出对知识共享、吸收能力和技能与创意绩效之间的联系产生实质性影响。本研究为支持创意产业技术政策决策提供了理论和实践贡献。
探索人类控制下的人机共同创造力
生成式人工智能有可能支持人类的创造力。在过去 60 年里，以人为本的人工智能 (HCAI) 学者们提出了多种模型来设计人机共同创造系统。1961 年，Rhodes 提出了“4P”模型，即“一个人在某个环境中通过计算机化流程制造一件产品 (Press)”[1]。在早期观点中，计算机主要是一种工具。近 60 年后，Kantosalo 和 Takala 对他们的“5C”模型进行了最新更新：“一个集体 (一个人和一个人工智能) 合作为某个情境中的社区做出贡献”[2]。在 Kantosalo 和 Takala 的框架内，以及 Glăveanu 在分布式创造力方面的工作 [3]，我们研究一个或多个人如何与人工智能代理合作共同创造贡献，同时保持人类对过程和结果的控制。在早期工作中，我们为软件工程任务的大型语言模型 (LLM) 开发了一个对话式 UI [4]。在一项定量实验中，Ross 及其同事表明，经过精心调优的 UI 可以让后端 LLM 表现得谦逊、礼貌且非常支持 [5]。我们重新使用了这种架构，通过仔细的提示工程来探索创造力和共同创造的机会。在调查了人与人之间的共同创造策略 [6、7、8] 之后，我们进行了三项非正式实验 [9]，采用了众所周知的用富有成效的表述来构建问题的策略 [10、11]。接下来，在第四个实验中，我们探索了更强大的概念，即在发现初始框架在某些方面存在缺陷或不足 [13] 后，重新构建问题 [12]。对话式 UI 允许人类控制如何
人工智能对艺术、文化和创造力的可预见影响
维多利亚州国家美术馆 (NGV) 在一件视听艺术作品中提供了澳大利亚生成性人工智能的一个例子。NGV 委托新媒体艺术家 Refik Anadol 创作了不断变化的 3D 视听作品《量子记忆》，并于 2020 年在其门厅展出。该作品涉及一个生成性人工智能，它“从公开的互联网资源中训练了两百张与自然相关的图像”。20 艺术家的作品网页上列出了参与制作这件作品的十几位创作者，以及负责生成性人工智能的团队。21 同样，音频专业机构 Eardrum 在动力博物馆策划了一系列生成性人工智能的应用，包括现场创作的广播剧、艺术投影、现场艺术展和诗歌。22 广播剧中，一个团队使用不同的人工智能工具实时创作广播剧的不同方面。 23 与上述欧洲歌唱大赛人工智能歌曲大赛的例子一样，在广播剧中，人们在创作工作流程中应用了多种生成人工智能系统，并选择如何将其组合成一个有凝聚力的作品。
创造力与人工智能：一项具有前瞻性的研究
人工智能 (AI) 为学习、教学和评估过程带来了巨大的机遇。其中，它引导学生创造力的能力十分方便，这被描述为人员培训的基本能力，经合组织和最近的西班牙 LOMLOE 法律都指出需要在教育环境中培养创造力。在此背景下，本研究的目的是通过一个包括合理使用人工智能生成工具的项目，探索未来小学教师在讲故事方面的创造潜力。我们结合定性和定量工具，深入了解这些人工智能工具在创作过程中的影响，并了解未来教师对人工智能在培训和未来教学实践中的担忧。结果显示了人工智能从教育角度的潜力，特别是在自我评估和共同评估过程中，因为它不仅允许面对创造性任务的结果，还允许通过反思所提出的问题来面对过程本身。最后，讨论了在人工智能新环境下继续研究提问能力（本身就是一项创造性技能）的重要性。