媒体多任务处理是广泛的,但其与创造力的关系尚不清楚。本研究采用了措施的组合,包括媒体多任务问卷,替代用途任务(AUT),用于发散思维,中国复合远程关联任务(CCRAT)用于收敛性思维,以及解决创造性问题的任务,以检查媒体多任务和创造力之间的关系。极值分组[一个标准偏差以上或低于媒体多任务指数(MMI)的平均值],中值分组和回归分析用于探索媒体多任务和创造力之间的关系。结果揭示了以下发现:(1)在三种分析方法中,媒体多任务与AUT任务的性能之间没有显着关系。然而,在MMI平均值以上的一个标准偏差范围内,媒体多任务在AUT任务上显示出与流利度,灵活性和总分的显着正相关。(2)媒体多任务显着预测了响应在CCRAT任务上的准确性。(3)媒体多任务明显地预测了在创意解决问题任务的适用性上的分数较低。
新西兰在挑战现状方面享有声誉。新西兰公司喜欢拥抱创新,并不断努力寻找解决方案。这种精神贯穿我们所做的一切 - 无论是寻找新的方法来以可持续的方式增强我们的农业产出,设计世界一流的动画,还是改善为公民和企业的服务。
提交日期:2023 年 7 月 16 日 | 接受日期:2024 年 3 月 23 日 摘要 人工智能的出现标志着传统上由人类主导的创意领域的重大转变,例如写作和绘画。人工智能对知识产权制度提出了基本问题的挑战,包括作者身份和所有权。本文探讨了与人工智能生成内容的版权相关的功利主义困境,并重新评估了自然权利的基础,从而质疑既定的版权前提。它研究了基于人工智能的文学和艺术作品中创造力的表现,强调了版权考虑的当前和变化方面。此外,本文还详尽概述了适用于人工智能生成作品的法律保护,特别关注印度的法律背景。它还探讨了建立专门用于保护人工智能生成内容的特殊权利的可行性和适用性。提出的结论详细阐述了将版权法与人工智能增强创造力的动态特性相结合的复杂性。
随着人工智能逐渐融入我们生活的方方面面并对社会产生深远影响,培养年轻学习者对人工智能技术的素养变得越来越重要。我们开发了知识网络和生物特征两个活动盒,供家庭成员在家中参与,以传达人工智能素养能力,例如理解知识表示、机器学习的步骤和人工智能伦理。我们目前的工作是探索如何将这些活动盒转变为针对中学学习者的博物馆展品,重点考虑三个关键因素:以学习者兴趣为中心、产生对个人有意义的输出以及在更大规模上融入体现和协作。我们的演示将展示现有的知识网络和生物特征活动盒以及将这些活动改编成更大规模博物馆展品的早期原型。本文探索了如何为各种非正式学习环境设计人工智能素养学习干预措施。
解决方案:图形表示和降低维数 开发了一种名为 SAGE TM 的新型深度学习系统来生成新的风味特征。它接受两个主要的用户定义输入:(1)种子配方(例如,韩式烤肉的风味特征),以及(2)输出配方中所需的任何特定约束(例如,“必须有芒果”)。然后,系统生成与种子有不同程度偏差的配方;4 个配方仅需进行微调即可优化预期性能,4 个配方具有更大的自由度但仍受约束,4 个配方差别很大。这为调味师提供了一系列可从中进行迭代的选项,具体取决于所需的新颖性水平。为了实现这一目标,团队需要一些技巧。首先,他们通过将 40,000 种不同的原材料汇总成 3000 个组来降低数据的维数。其次,他们从 35 万个语料库中抽取了 3000 个配方进行训练,每个配方都标有“成功”评级。最后,他们将模型制定为图问题,定义材料之间的距离指标,其中每个配方都表示为一个向量。
JOSH:简而言之,企业可能需要比以往任何时候都更加开放地接受变化。但这个创造性创新的新时代并非没有不确定性和疑问。以知识产权为例。如果人工智能生成的图像融入了真实艺术家的作品中,那么谁可以声称拥有作者身份?原创艺术家、创建人工智能系统的程序员还是……人工智能本身?此外,人们还担心用于训练算法的所有数据,而这些算法随后会创造新的东西。
人工智能在艺术创作中的流行凸显了这一新的艺术流派。然而,这种艺术流派的可信度和创作方面仍然是神秘的概念,需要深入的学术和实践研究。2018 年,人工智能埃德蒙·德·贝拉米肖像以超过最初预测的价格售出,引发了一场关于它是由机器创作还是复制了人类创造力的争议。此外,还提出了一些与此相关的伦理问题。由于标准的艺术阐述将这一概念评估为个人之间交流的一种形式,因此涉及人工智能艺术的新调查需要对历史艺术作品方面进行补充策略。因此,我们试图开始定义一个人工智能艺术类别。以此为重点,本文探讨机器是否可以参与这些创作过程,展示艺术能力,并看看这组抽象的过程本身是否具有创造性。此外,即使存在创作过程,其结果是否具有艺术性?如果是,它与以人为中心的创造力有何关联?
小 c 创造力 小 c 创造力是指“在日常生活中灵活、聪明和新颖地行事”(Craft,2005 年,第 43 页)。这会导致创造出具有“独创性和意义”的新事物(Richards,2007 年,第 5 页)。这种日常创造力可以在那些能够在工作中解决复杂问题的人身上找到,他们是一个热心的园丁,具有设计眼光,或者拍摄创意照片并在照片共享网站上展示它们。如果学龄学习者在其学科中进行有目的的练习,他们可能会达到小 c 水平。小 c 创造力需要实践,可能需要很长时间才能培养出来。互联网为小 c 创造力的蓬勃发展提供了基础设施。YouTube、Instagram 和 Etsy 等网站让创意人士能够分享他们的专业知识和作品。
大脑由 1000 到 1500 亿个神经元组成。每个神经元通过突触与 1000 到 10000 个其他神经元相连。神经元通过称为突触的连接点与 1000 到 10000 个其他神经元相连。神经元通过称为树突的短触角接收信号;它将这些信号汇总起来以确定它沿着单个轴突发送的信号强度。每个轴突具有多达一千个或更多的轴突终端,每个轴突终端将信号传输到其他神经元的树突。大多数轴突与附近的轴突相连,但一小部分神经元具有非常长的轴突,可以向大脑发送信号。所有神经元都在不断地激发,将神经递质从轴突通过突触发送到树突。信号的强度是指它每秒激发的次数。相对平静的神经元每秒激发不到 10 次;而高度活跃的神经元每秒激发 50 到 100 次。
1996 年至 1998 年之间的网站。Virginia Westwood 和 Heather Kaufmann 在 1995 年激发了我们对多媒体的热情,而 Carmel Bird 自 1996 年以来与我们分享了她关于多媒体的许多想法。1995 年,我们通过电子邮件第一次了解到 Joan Korenman 这个名字,当时她是妇女研究 ListServ 另一端的魔术师。Suniti Namjoshi 坚持认为 Spinifex 网站的发展方式是我们从未想象过的,而 BabelBuildingSite 仍然是电子出版的创新概念。它存储在澳大利亚国家图书馆的电子档案中。Babel 网站让我们有机会听到 Kathy Mueller 谈论她对多媒体和游戏的研究。
