在哈马德·本·哈利法大学组织的一场小组讨论中,有人提出了一个问题:人工智能是否真的可以创造艺术?此次活动由哈马德·本·哈利法大学科学与工程学院和人文与社会科学学院翻译与口译学院组织。活动由两场小组讨论组成,邀请了来自卡塔尔消防局驻地艺术家和 Mada 中心的主讲嘉宾。第二场小组讨论特别探讨了人工智能如何改变残疾人士的艺术体验和参与。小组通过案例研究展示了残疾人士如何利用人工智能来塑造他们对当代艺术形式的体验和概念。从而确定了人工智能可能对艺术感知和包容性带来的挑战和机遇。
引言 对创造力和意图的伦理关怀 自动化在社会中的传统作用是通过外包日常任务来让人类生活更轻松,并且按照传统,它取代人类的工作以降低成本、增加利润。例如,推荐系统利用语言模型来吸引用户参与预测文本系统。然而,由于它改变了人们的写作方式,这种媒介受到了许多批评。研究发现,这些系统让人变得“像机器一样”——从其意图就可以看出这一点(Varshney 2020b)。这促使人们在实施自动化时要伦理关怀人类的属性——其中之一就是创造力。事实上,早在 1964 年,技术学者刘易斯·芒福德 (Lewis Mumford) 就引用了歌德的《魔法师的学徒》来论述:“首先,让我质疑这样一种观点,即自动化在任何意义上都是最终的利益,它在各个方面都如此有益,因此必须加快这一进程并坚持不懈地扩展到每个领域……”如果人类有机体仅按照这一原则发展,……人类将失去思维能力”(Mumford 1964)。在精神分析中,创造力是驱动艺术体验的表达要素或自然人类冲动(Zweig 2012)。它让观众感到惊讶,因为它突破了被认为是现实体验的界限。令人惊讶的是,它推动了创造力的产生,这一点可以通过好奇机器人的人工智能创造系统将其用作创造性行动的内在动机来检验(Saunders et al. 2010)。人工智能艺术,
* 埃里克·坎德尔因其在神经元记忆存储的生理基础方面的研究而获得了 2000 年诺贝尔医学奖。他是哥伦比亚大学生物物理学和生物化学教授。他是美国国家科学院、美国国家医学研究所和美国艺术与科学学院等重要协会的成员。坎德尔获得了九个荣誉学位。1 诺贝尔奖获得者埃里克·坎德尔运用他的科普技巧将我们带到了 20 世纪的维也纳,在那里,科学和艺术领域最杰出的人物发起了一场革命,这场革命永远改变了我们看待人类思维的方式。在当时的维也纳沙龙中,人们讨论的一些观点标志着心理学、神经生物学、文学和艺术的转折点。这些思想导致了至今仍有影响力的进步。西格蒙德·弗洛伊德通过展示无意识的攻击性和性欲是如何在梦境和行为中象征性地表达出来的,震惊了世界。阿瑟·施尼茨勒创新地运用内心独白,揭示了女性无意识的性欲。古斯塔夫·克里姆特 (Gustav Klimt)、奥斯卡·柯克施卡 (Oskar Kokoschka) 和埃贡·席勒 (Egon Schiele) 创作了极具感染力的作品,表达了快乐、欲望、痛苦和恐惧。《潜意识时代》帮助我们理解使艺术和科学创造力成为可能的大脑机制,开辟了思想史的新维度(摘自 E.R.Kandel,《无意识时代》,引文,第 154 页。 622; (G. Guerrerio 翻译)
讲座:24 小时 ECTS 学分:2 目标:发现和认识古典电影的伟大运动和流派,理解它们的结构和转折点。了解电影类型的规则以及最重要的作者和作品。 课程安排:本课程通过对主要类型的研究,分析了 1895 年至 20 世纪 60 年代初欧洲和美国古典电影的历史。 参考书目: - David Bordwell、Janet Staiger 和 Kristin Thompson,《古典好莱坞电影:1960 年之前的电影风格和制作方式》,Routledge,1985 年; - Jean-Loup Bourget,《好莱坞,一种规范与边缘》,Armand Colin,2005 年; - Michel Cieutat,《美国电影主题》,Cerf,《7ème Art》,1988 年。 - Lotte Eisner,《L'Écran démoniaque》,洛斯菲尔德,1965 年; - 齐格弗里德·克拉考尔 (Siegfried Kracauer),《希特勒的卡利加里》,《人类时代》,1973 年; - Jean Louis Leutrat,《透视电影:历史》,内森大学,第 128 期,1992 年; - Jacqueline Nacache,《好莱坞经典电影》,内森大学,1995 年。
高果糖喂养饮食引起的II型糖尿病大鼠。2010。2(3):456-464,国际药房与技术杂志2(3):456-464 2010 0975-766X 3。在愈伤组织诱导和悬浮培养的体外研究
我们引入了 Mind Artist (MindArt),一种新颖而高效的神经解码架构,可以以可控的方式从我们的脑海中捕捉艺术照片。最近,使用非侵入性脑记录进行图像重建取得了进展,但由于数据注释的稀缺,仍然很难生成具有高语义保真度的真实图像。与以前的方法不同,这项工作将神经解码转化为最佳传输 (OT) 和表示解耦问题。具体而言,在离散 OT 理论下,我们设计了一个图匹配引导的神经表示学习框架来寻找概念语义和神经信号之间的潜在对应关系,从而产生了一个自然而有意义的自我监督任务。此外,所提出的 MindArt 具有多个独立模态分支结构,能够将语义表示无缝地合并到任何视觉风格信息中,从而使其具有多模态重建和无训练语义编辑功能。
Sokolova EI,国立高等经济学院认知科学博士生。邮寄地址:123007,莫斯科,Poliny Osipenko 街 16-359 电话:+79250529314 电子邮箱:sokolovaeve@gmail.com
由于观察宗教圣日而引起的考试冲突。由于与宗教信仰的冲突,由于与宗教信仰的冲突而无法在定期安排的时间段内编写最终考试的学生必须在特定会议的正常添加/下降期结束后涉及的替代考试。注册商办公室将在常规考试期间安排其他插槽中的学生的替代考试。请从http:// www下载适当的表格。uwindsor.ca/registrar并提交给注册商办公室。
