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纠缠？弗里德·纳克的概率与量子计算艺术研究
我们感兴趣的是算法部分。自诞生以来，算法已经取得了长足的发展，尤其是 Shor 和 Grover 的著名算法 [26]。21 世纪初，研究人员提出了一些有趣的尝试，用于开发计算机图形学和 3D 渲染中的量子算法。Andrew Glassner [18][19][20]、Marco Lanzagorta [21] 和 Simona Caraiman [14][15] 就是这样提出了第一个用于 3D 创作的量子算法。这些工作是实验性的。据我们所知，结果并不令人满意。然而，用量子计算创建图像的想法诞生了。与此同时，第一批量子艺术家或“研究艺术家”开始创作第一批量子作品。很难说谁是真正的第一批，因为有些人只是使用这个概念来创作作品，而其他人真的开始使用量子语言
第118期世界情感访谈《虚拟歌手与人工智能……
梦想通过自己的歌曲和创作来表达世界的虚拟黑暗歌手。 她以强大而又短暂的声音在“世界情感”的画布上编织出一个新的黑暗与光明的故事。 她是一位独特的创作者，不仅会唱歌，还会表达自己，并在插画、旁白、配音等多种领域创作作品。 YouTube：https://youtube.com/@isekaijoucho Twitter：https://twitter.com/isekaijoucho
大学入学考试 - 外语 英语
1. Tokimonsta ■ 是 Tom Mosley 的昵称。 ■ 在医生的手术中帮忙。 ■ 听不懂声音。 ■ 在她的职业生涯中迎来了转折点。 2. 她什么时候开始重新创作音乐的？ ■ 在 2019 年的格莱美颁奖典礼上。 ■ 手术后不久。 ■ 就在格莱美颁奖典礼之前。 ■ 手术后立即。 3. Tokimonsta 这个名字从何而来？ ■ 这是她 16 岁时挑选的聊天名字。 ■ 在韩语中是“脑部手术”的意思。 ■ 这是她 16 岁时家人给她起的名字。 ■ 这是韩国老虎怪兽的名字。 4. 她后悔有这个名字吗？ ■ 是的，因为她在太年轻的时候就选了这个名字。 ■ 不，因为她创作的音乐总是很安静。 ■ 不，因为它代表了她创作的音乐。 ■ 是的，因为这是一个极具攻击性的名字。 5. Tokimonsta 是如何学习制作电子音乐的？ ■ 她从高中时下载的一个软件程序中学到所有东西。 ■ 她在上大学前通过视频教程学会了制作软件。 ■ 她通过阅读手册学会了如何使用制作软件。 ■ 她通过一个朋友学到了软件的基础知识和视频教程。 6. 她如何创作电子音乐？ ■ 她只使用钢琴。 ■ 她只使用电脑。 ■ 她主要使用电脑。 ■ 她从不使用合成器。 7. 为什么 Tokimonsta 使用现场录音？ ■ 因为这些声音赋予了她的音乐独特的个性。 ■ 因为这些声音类似于她创作的电子音乐。 ■ 因为它们使她的音乐听起来更新鲜、更自然。 ■ 因为这些录音中的声音很容易重现。 8. 以下哪项最能概括 Tokimonsta 康复后对音乐的看法？ ■ 她的听力提高了。 ■ 她更加重视音乐。 ■ 与音乐有关的一切都变了。 ■ 她发现她的音乐作品更受赞赏。
传播创造者：为生成性人工智能输出归功
近期涌现的生成式人工智能 (GAI) 系统（如 Stable Diffusion）可以根据人类提示生成图像，这引发了关于创作权、原创性、创造力和版权的争议性问题。本文重点关注创作权：谁创造了 GAI 帮助下产生的输出并应获得其功劳？现有的关于创作权的观点不一：一些人坚持认为 GAI 系统只是工具，人类提示者才是真正的创造者；其他人更愿意承认 GAI 发挥了更重要的作用，但大多数人都以全有或全无的方式看待创作权。我们开发了一种称为 CCC（以集体为中心的创造）的新观点，以改进这些现有立场。在 CCC 上，GAI 输出首先由集体创建。对创造权的主张有不同程度，取决于所涉及的各种代理和实体（包括用户、GAI 系统、开发人员、训练数据生产者等）的个人贡献的性质和重要性。重要的是，CCC 坚持认为 GAI 系统有时可以成为共同创造集体的一部分。我们详细介绍了 CCC 如何推进现有的辩论并解决涉及 GAI 的创造权争议。
共生创造力
基于人工智能的机器创作者代表着能够自行表达概念的技术。与人类艺术家一样，人工智能代理创作的艺术作品取决于其学习方法和训练中遇到的人工制品。对于任何艺术作品而言，接收者将在决定人工智能创作是艺术还是仅仅是没有艺术价值的机器创作的人工制品方面发挥核心作用。人工智能创作者和艺术家之间的一个主要区别是其经验的来源。艺术家将在不确定的自然和社会环境中生活和发展创造力，以应对周围发生的事件。艺术家创作的艺术是对人类对这些环境反应的评论。相比之下，人工智能创作者是在人类定义的环境中进行训练的。传统的机器学习方法在直接用于艺术内容生成时表现出局限性。艺术作品制定规则，这些规则旨在捕捉艺术家周围本体开放世界的各个方面。规则不能创造艺术作品。这方面代表了一个悖论。传统的机器学习旨在自动提取规则，具体来说，就是建立由大数据训练的模型。那么，模型输出的结果能具有艺术性吗?这个问题已经成为跨学科领域广泛讨论的主题。
2023年研究生课程
国语文学系将以基础理论为基础，在特定专业领域进行深入研究，为国家和社会的发展，开拓国语文学新领域以及创作创作的理论和实践。研究生院专业化的具体实现此外，在制定和实施未来的同时，培养先进的韩国语文学能力和原创素质，为学术的正确建立和发展以及民族文化的发展做出贡献。以短期和长期发展计划为导向。教育的目的是育人。
ACM 参考格式：Clara Kliman-Silver、Tiffany Knearem 和 Joseph Wheeler。2022 年。自动化和灵感：了解人工智能在用户体验设计工具中的价值。在 CHI 计算机系统人为因素会议 (CHI '22) 的 InContext：未来用户体验设计工具研讨会论文集上。ACM，纽约，纽约州，美国，3 页。
未来的设计工具将由人工智能驱动，这些矛盾需要得到解决。因此，我们需要考虑人工智能如何融入支持知识工作的设计工具（即旨在支持用户创作过程的设计工具），以及人工智能如何激励设计师为用户创造新体验，而不会削弱人们对人工智能驱动系统的信任。虽然之前关于人工智能在用户体验（UX）工具中的作用的研究有些有限，但我们可以从关于人工智能在其他创意环境中的作用的研究中汲取教训。例如，对艺术家与人工智能绘图工具合作的研究表明，创意人员更喜欢一定程度的自主权，并希望“检查”人工智能创作的作品[4]。另一项研究发现，人工智能可以作为新艺术体验的灵感来源。研究人员创建了一个深度神经网络，学会了将艺术风格转移到其他图像上，例如，2016 年开发的一项算法探索将文森特·梵高的《星夜》的风格转移到了一幅鸭子画上。反过来，这种探索又引发了一系列视觉艺术和视频领域的艺术探索 [1]。同样，研究人员训练人工智能模型，使其发挥更客观的“第三只眼睛”的作用，帮助艺术史学家自信地识别和解释艺术作品 [6]。对于创意写作等更复杂的创作过程，辅助创意写作过程的工具已经利用众包工作者作为“自动化器”来产生故事创意，帮助作家畅所欲言 [3]。同样，一个面向视觉艺术家的人工智能绘图工具发现，艺术家愿意将某些琐碎的任务委托给人工智能，但不太愿意让人工智能“驱动”创作过程 [4]。虽然这些现有的作品是人工智能驱动的系统或创意写作方面的准系统如何补充现有创作实践的例子，但用户体验设计师如何看待旨在支持其创作过程的人工智能驱动工具仍不得而知。随着我们越来越多地了解将自动化引入设计过程的机会，我们已经开始发现人工智能对设计师有帮助的用例。我们将自己定位为人工智能的倡导者，通过自动化繁琐的任务和/或作为用户创作过程的助手提供灵感来支持设计师。我们的研究结果支持这一观点，即自动化必须向用户解释；即设计师应该能够发现哪些操作会影响设计工具中人工智能驱动的体验，并且应该能够审查人工智能系统产生的工作[5]。虽然这些想法正在兴起，但人们对人工智能的信任这一一般概念已被探索为用户接受人工智能驱动系统的关键[2]。