机构代表 伯明翰 ALLPORT, Philip Patrick 布里斯托尔 GOLDSTEIN, Joel Brunel KHAN, Akram 剑桥 WILLIAMS, Sarah 爱丁堡 GAO, Yanyan 格拉斯哥 BATES, Richard Imperial TAPPER, Alex King's DI LODOVICO, Francesca Lancaster O'KEEFFE, Helen Liverpool VOSSEBELD, Joost Manchester PARKES, Chris (英国 PI) 牛津 BORTOLETTO, Daniela (英国指导委员会主席) 皇后玛丽大学 HOBSON, Peter RAL - PPD WILSON, Fergus RAL - TD FRENCH, Marcus Julian RHUL BOISVERT, Veronique Sheffield VICKEY, Trevor Sussex HARTNELL, Jeffrey John 伦敦大学学院 THOMAS, Jenny Warwick RAMACHERS, Yorck
随着人工智能(AI)社会应用的推进,人们正在探索将人工智能应用于艺术和设计等创意领域。尤其是,许多研究和作品示例已经表明,人工智能可以通过使用生成对抗网络(GAN)和其他生成模型来生成“逼真”的图像和音乐,就好像它们是人类创造的一样。另一方面,有人可能会认为生成模型所做的只是从训练数据中学习到的统计模式的再现,并质疑它们作为表达的新颖性和独创性。在本文中,我们研究了人工智能和创造力的现状,并提出了一种通过扩展 GAN 框架来创造新颖表达,尤其是音乐表达的方法。通过这些,我们考虑了人工智能将在未来为创造不仅仅是模仿人类创作的表达做出贡献。
[1] Sato, Y.、Henley, EJ、Inoue, K.:“机器人危险控制系统设计的动作链模型”,IEEE Trans. on Reliability,第 39 卷,第 2 期,(1990 年 6 月)。[2] Kawashima, O.、Sato, Y.(2015 年):”
我们建议“可预测性”是一种元级认知功能,可以说明合作行为,并从基于神经动物实验的动态系统角度描述这一点。为了实现个人之间的合作行为,个人应试图通过制作内部模型来预测其伴侣的行为。但是,伴侣的行为通常是不可预测的,因为个人拥有自由意志来产生自己的独立行动。因此,获取试图完全预测他人行为的内部模型似乎很棘手。在当前的研究中,我们建议,在学习与伴侣互动的内部模型时,合作社应保持可预测性监测机制,通过这些模型,通过这些机制,通过这些机制,人们将注意力更加面向时空的感觉输入空间的可预测段。
1 1化学与系统生物学系,斯坦福大学,斯坦福大学,加利福尼亚州94305 2 2 2 2瑞典索尔纳学院,瑞典6遗传学系,斯坦福大学,斯坦福大学,加利福尼亚州斯坦福大学94305 7欧洲同步辐射设施,法国格勒诺布尔,法国8号电气工程系,ESAT/PSI,KU LEUVEN,LEUVEN,BILGIUM 9 MITHER IMAGING RESIGION CENTRAL,UZ LEUVIUM,BELGIUM 10 MATICIT IMATIC CENTRAL,BELGIUM NUUN GENIC,HUMUN GUINIC,HUMUN GUINEC,比利时11英国剑桥大学生物化学系12 Applied肿瘤基因组学计划,赫尔辛基大学,赫尔辛基,芬兰,1化学与系统生物学系,斯坦福大学,斯坦福大学,加利福尼亚州94305 2 2 2 2瑞典索尔纳学院,瑞典6遗传学系,斯坦福大学,斯坦福大学,加利福尼亚州斯坦福大学94305 7欧洲同步辐射设施,法国格勒诺布尔,法国8号电气工程系,ESAT/PSI,KU LEUVEN,LEUVEN,BILGIUM 9 MITHER IMAGING RESIGION CENTRAL,UZ LEUVIUM,BELGIUM 10 MATICIT IMATIC CENTRAL,BELGIUM NUUN GENIC,HUMUN GUINIC,HUMUN GUINEC,比利时11英国剑桥大学生物化学系12 Applied肿瘤基因组学计划,赫尔辛基大学,赫尔辛基,芬兰,
国家通常以国家利益为导向开展双边关系。此关系可以处于最小或最大级别。拉脱维亚和爱沙尼亚努力在广泛的合作领域实现最大程度的合作。这种密切合作的目标是执行法律并采取政策,增加双方的整体福祉,同时避免使另一方处于不利地位。这些国家对第三方关系也很敏感,这可以为各方提供额外的好处。可以说,拉脱维亚和爱沙尼亚在相互之间以及与第三方的关系中都尊重这些一般原则。相似的历史、相似的宗教渊源和共同的文化传统,可以为国家合作利益增添更多情感原因。