XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System创造性
多模式用户界面上的日记
摘要：视觉材料是一种广泛用于刺激创造力的工具。本文探讨了视觉刺激支持新手与多模式数字音乐界面的创造性参与的潜力。对24名参与者进行了一项实证研究，以比较图形分数的抽象和文字形式对新手创造性参与的影响，以及是否了解或未了解该分数中符号的含义对创意参与都有任何影响。结果表明，当没有了解参与者的设计时，抽象的视觉刺激可以为创造性参与提供有效的脚手架。发现提供有关视觉刺激的信息既具有优势又具有缺点，这在很大程度上取决于刺激的视觉风格。被告知字面视觉刺激的含义有助于参与者做出解释和获得灵感，同时获得有关抽象刺激的信息导致沮丧。定性数据表明，两种形式的视觉刺激都支持创意参与度，但在创作过程的不同阶段，并且提出了描述性模型来解释这一点。这些发现突出了视觉刺激在音乐制作过程中支持创造性参与的好处 - 一个多模式互动域通常涉及几乎没有视觉活动或没有视觉活动。
人工智能与创造力的社会建构 - 莫纳什大学
摘要 人工智能 (AI) 凭借其高效性和不断扩展的自主整合来自许多学科和来源的信息的能力，侵入了人类活动的新领域。在本文中，我们特别关注人工智能如何影响与创造力相关的交流实践。人工智能有能力通过提供与人类生产竞争的新内容并在人类活动和信息源之间进行调解，从而重塑学科和品味社区。为了阐述这些问题，我们转向米哈里·契克森米哈赖 (Mihaly Csikszentmihalyi) (1996) 设计的创造力影响力系统模型，契克森米哈赖和丹尼尔·格鲁纳 (Daniel Gruner) (2018) 最近将其扩展以纳入人工智能，将其重新命名为创造力 4.0。该模型评估了人工智能如何影响创造性实践的社会结构，但不会过分强调人类与人工智能之间的相似性，也不会质疑计算设备是否会取代创造性工作。本文研究了 Gruner 和 Csikszentmihalyi 修订的系统模型，认为该模型没有充分考虑到将人工智能融入创造性实践的各种方式。在对模型性质和人工智能的新兴特征进行理论反思的推动下，我们提出了一个新版本的模型，强调嵌入式人工智能如何在过滤和把关中发挥关键作用，以及生成系统在指导创造性实践方面的重要性。我们建议，任何关于人工智能和创造性实践的未来讨论都应该考虑人工智能支持的技术在何处以及如何使用。我们研究人工智能如何减少和塑造创作过程中灵感来源的质的多样性以及相关的技术偏见，以及如何为新颖想法的发展提供一个新兴的平台。
Lundbeck Brain Battle您想做一个工业...
MSC项目以鼓舞人心和创造性的方式说服观众，您的项目是最令人兴奋的。PowerPoint演示文稿被禁止，但我们鼓励使用道具使您的演示文稿引人入胜。重点是创造性和可理解的演示而不是科学产品。您将向广泛的受众群体展示，包括参加年度药品猎人竞赛的Lundbeck科学家和高中生。获胜者将在一天结束时宣布。➢进入大脑战斗结局的三名候选人将接受专业的演讲培训
文化和创意产业中“良好”生成AI的可能性
在过去的两年中，诸如Chatgpt和Midjourney之类的著名生成AI技术的推出加剧了有关如何开发和培训AI，其潜在偏见和盲点以及这些技术如何以及应该如何使用这些技术的辩论。这些辩论在艺术和创意产业中尤为明显，对AI模型未经允许接受了艺术家的作品培训，并且对生成AI的相关担忧将工作与创意专业人士远离创意专业人士有关。相反，AI也被认为是文化和艺术中许多创造性的可能性，围绕AI如何“重新构想”和“解锁”创造力和创造性实践的论述。本讨论文件概述了与生成AI有关的挑战，可能性和机会，及其与英国文化生产和创新的关系。它探讨了生成性AI如何构成英国文化和创意产业的“良好”未来的一部分，从而通过预兆艺术家的同意，报酬，创造性人工智能发展的咨询以及支持多样的文化产出的策略来鼓励理想的社会成果。
创意人工智能和音乐机器人
本文讨论了名为“具身音乐机器人”的表演机器人项目（2018 年至今）中的创造性和技术方法。该项目的核心方法是以人为本的人工智能 (HC-AI)，它专注于设计、开发和部署以“深刻而有意义的方式”实时与人类合作的智能系统。1 该项目将这一目标作为一种核心哲学，创造性人工智能和体验式学习的概念就是从中发展而来的。本次讨论的核心是从机器人和人类共享体验的流程中阐明创造性人工智能和新的 HC-AI 计算学习形式的构成思维转变。中心案例研究 (EMRv1) 调查了人工智能驱动的机器人与即兴演奏的人类音乐家（作者）实时共同创作的技术解决方案和艺术潜力。该项目正在进行中，目前处于 v4，结论有限；除此之外，可以感觉到这种方法是合作的，但需要进一步研究。
NWT艺术策略2021-2031
该策略的工作分为三个阶段：第一阶段：战略研究与起草（2018-2019）II阶段：战略的制定（2019-2020）第三阶段：策略（2021+）I阶段I的实施是建立在2018年的一系列公开参与活动的基础上，该活动构成了与NWT创造性社区的400多名成员的参与，以创造性的群体进行了限量性的调查。GNWT还咨询了担任艺术资金事务外部顾问的NWT艺术委员会成员以及GNWT员工的区域艺术工作组成员。
创造力研究
文章历史：摘要。时尚是一个不断变化的行业，反映了社会改变；因此，时尚品牌必须始终寻求创造性和创新的沟通策略，以获得positive品牌的声誉，并处于技术的最前沿。时尚沟通塑造了社会的需求和对现实的看法，这些需求由于各种人工智能技术的高度，包括可以重新创造现实的人的高密度而发生了变化。因此，消费者很容易欺骗，并且使用人工智能进行交流的创造性方式导致了创造性的虚假信息。出现的问题是，在时尚行业领域中创造性地使用人工智能的主题是研究最广泛的研究差距。进行了一项综合文献综述，重点介绍了2016年1月至2024年1月之间发表的论文，以回答研究问题并阐明未来研究的趋势。这项研究的结果表明，新兴的机器洗涤概念是学者主要关注的主题 - 使用深层图像和更改的图像，数字影响者及其信息的现实娱乐。