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World File Search System有创造力
通过ACIK体操（开朗而有创造力的孩子）的操纵运动提高运动技能
摘要本研究旨在通过儿童时期ACIK（Anak Ceria Dan Kreatif）体操的操纵运动来提高运动技能。这种类型的研究是使用Kemmis和MC Taggart设计的课堂行动研究（PTK）。这项研究的主题是幼儿园Pembina 4 Palembang，共有20名儿童。使用观察和文档的数据收集技术。使用TGMD 2的研究工具2。这项研究包括使用Model Kemmis和MC的课堂行动研究。taggart由4个阶段（计划，行动，观察和反思）组成。通过观察和文档收集数据收集技术。使用描述性分析的数据分析技术。这项研究的结果表明，儿童的运动技能通过ACIK（开朗而有创造力的孩子）体操的操纵运动提高。数据的提高显示出非常好的标准的数据显示，获得了43.99％的百分比，而在周期I中获得了68.91％，然后在第二周期中增加到79.03％。关键字：C Hildren的运动技能，ACIK体操
人工智能能像人类一样有创造力吗？
创造力是社会进步和创新的基石。随着先进的生成式人工智能模型的兴起，这些模型能够完成曾经只有人类创造力才能完成的任务，研究人工智能的创造潜力对于负责任地开发和应用人工智能至关重要。在本文中，我们从理论上证明，只要人工智能能够正确拟合人类创造者生成的数据，它就可以像人类一样具有创造力。因此，关于人工智能创造力的争论可以归结为其是否能够拟合足够量的数据的问题。为了得出这个结论，本文首先通过引入一个称为相对创造力的新概念来解决定义创造力的复杂性。我们不是试图普遍地定义创造力，而是将重点转移到人工智能是否能够匹敌假设人类的创造能力。这种观点从图灵测试中汲取灵感，并在此基础上加以扩展，以应对评估创造力所固有的挑战和主观性。方法论的转变导致了对人工智能创造力的统计量化评估，即统计创造力。这一概念从统计上将人工智能的创造能力与特定人类群体的创造能力进行比较，有助于从理论上探索人工智能的创造潜力。我们对人工智能训练过程的分析表明，通过拟合大量条件数据，包括艺术作品及其创作条件和过程，而不排除生成条件，人工智能可以成为一个假设的新创造者。虽然创造者并不存在，但它拥有与它所训练的人类创造者相同的创造能力。基于理论发现，我们讨论了在提示条件自回归模型中的应用，为评估生成式人工智能模型（如大型语言模型 (LLM)）的创造能力提供了一种实用的方法。此外，本研究还提供了可操作的训练指南，将创造力的理论量化与实际模型训练结合起来。通过这些多方面的贡献，本文建立了一个理解、评估和培养人工智能模型创造力的框架。
生成式人工智能：机器变得富有创造力
生成式人工智能 (Gen AI) 突然引起了全世界的关注，但这项技术自 20 世纪 40 年代第一个神经网络数学模型发布以来就一直在发展。作为生成式人工智能扩展核心的大型语言模型 (LLM) 是自然语言处理、神经网络和深度学习的结合，随着云计算和图形处理单元 (GPU) 变得更加实用，它获得了关注。与早期专注于自动化体力劳动的人工智能进步相比，由于其语言（包括人类和计算机）能力，生成式人工智能可能会加速知识工作的自动化。通俗地说，生成式人工智能能够根据自然语言或图像的提示，以文本、音频、视频或软件代码格式再现内容。一些初始工作由本土生成式人工智能公司（如 OpenAI、Anthropic 和 Cohere）领导，但“大型科技公司”通过内部计划或收购其中一些公司的股份迅速赶上来。
人工智能能有创造力吗？ - 庆应义塾SFC社团
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。