बूमबॉक्स की कल्पना करें जो आपके प्रत्येक मूव ट्राई सीके की कोशिश करता है और संगीत का सुझाव देता है कि वह आपकी व्यक्तिगत नृत्य शैली से मेल खाता हो। MIT कोर्स 43.4343/44444444 (इंटरैक्शन इंटेलिजेंस) की कई परियोजनाओं में से एक, जिसे “बीट बीट” सम्मेलन में प्रस्तुत किया गया था, को आर्किटेक्चर विभाग में 38 वें वार्षिक न्यूरिप्स (तंत्रिका सूचना प्रणाली) सम्मेलन में प्रस्तुत किया गया था। दिसंबर 2024 में। वैंकूवर में 16,000 से अधिक उपस्थित एक प्रतिस्पर्धी और प्रतिष्ठित सम्मेलन हैं जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग के क्षेत्र में अनुसंधान और अनुशासन के लिए समर्पित हैं, और कटिंग-एज के विकास को प्रदर्शित करने के लिए एक प्रमुख स्थान है।
यह पाठ्यक्रम बग की बड़ी भाषा के उभरते क्षेत्र की जांच करता है, और भौतिक दुनिया में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का विस्तार कैसे किया जा सकता है। जब “बिट बिट” नृत्य की रचनात्मक संभावनाओं को बदल देता है, तो अन्य छात्र अनुशासन, कथा और अनुशासन के नए रूप बनाते हैं, अनुभव और मानव-कंप्यूटर संपर्क, जैसे कि सबमिशन संगीत, कहानी और स्मृति उत्पन्न करते हैं। साथ में, ये परियोजनाएं आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए एक व्यापक दृष्टि की व्याख्या करती हैं: एक जो रचनात्मकता, शिक्षा और फिर से सामाजिक इंटरैक्शन को फिर से तैयार करने के लिए स्वचालन से परे जाता है।
मारो
एथन चांग द्वारा एमआईटी मैकेनिकल इंजीनियरिंग और डिजाइन छात्र “बीट बीट”, और एमआईटी मैकेनिकल इंजीनियरिंग और संगीत छात्र ज़िक्सिंग चेन एक एआई-चालित बूमबॉक्स है जो नर्तक आंदोलन से संगीत का सुझाव देता है। नृत्य को पारंपरिक रूप से पूरे इतिहास और पूरे संस्कृतियों में संगीत द्वारा निर्देशित किया गया है, हालांकि नृत्य की अवधारणा को संगीत बनाने के लिए शायद ही कभी खोजा जाता है।
“बिट बी” फ्रीस्टाइल नृत्य पर मानव-एई सहयोग के लिए एक जगह बनाता है, नर्तकियों को नृत्य और संगीत के बीच पारंपरिक गतिशीलता पर पुनर्विचार करने के लिए सशक्त बनाता है। यह एक बड़े भाषा मॉडल डेल के लिए आंदोलनों का वर्णन करने के लिए एक पॉसिन का उपयोग करता है, इसे एक ही शैली, ऊर्जा क्षेत्रों और टेम्पो के साथ संगीत खोजने के लिए नृत्य शैली और क्वेरी एपीआई का विश्लेषण करने में सक्षम बनाता है। बम्बब बॉक्स क्यू के साथ संवाद करने वाले नर्तकियों ने कलात्मक अभिव्यक्ति पर अधिक नियंत्रण की सूचना दी है और नृत्य शैलियों और रचनात्मक रूप से नृत्य शैलियों को खोजने के लिए अभिनव दृष्टिकोण के रूप में वर्णित है।
आप के लिए एक रहस्य
कला, संस्कृति और प्रौद्योगिकी कार्यक्रम के हालिया स्नातक, Mrelina की सिंह एस.एम. युवा शिक्षार्थियों के बीच महत्वपूर्ण सोच और तथ्य। खेल एक बड़ी भाषा मॉडल (एलएलएम) और विसर्जन जांच का अनुभव बनाने के लिए एक मूर्त इंटरफ़ेस का लाभ देता है। खिलाड़ी गेम इंटरफ़ेस द्वारा मुद्रित एआई-जनित “समाचार अलर्ट” का जवाब देकर नागरिक तथ्यों के रूप में कार्य करते हैं। “समाचार अपडेट” पूछने के लिए कारतूस यौगिकों में प्रवेश करके, वे अस्पष्ट विचारों का पता लगाते हैं, साक्ष्य का विश्लेषण करते हैं, और सूचित निर्णय लेने के लिए विपरीत जानकारी का वजन करते हैं।
इस मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन के अनुभव से टचस्क्रीन इंटरफेस को हटाकर, हमारे समाचार-उपयोग की आदतों को चुनौती देने के लिए स्थायी रूप से समृद्ध एनालॉग डिवाइस द्वारा स्थायी स्क्रॉलिंग और स्कीम-रेड्स को चुनौती दी जाती है। नए जेनेरिक मीडिया के साथ धीमे माध्यमों को मिलाकर, खेल आज के ध्रुवीकृत मीडिया परिदृश्य को बेहतर ढंग से समझने और चुनौती देने के लिए खिलाड़ियों को खेलते हुए विचारशील, मूर्त बातचीत को बढ़ावा देता है, जहां झूठी जानकारी और चतुर कहानियां खिलती हैं।
मेमोरोस्कोप
MIT मीडिया लैब रिसर्च सहयोगी किम द्वारा “मेमोरोस्कोप”, एक ऐसा उपकरण है जो उन्नत एआई प्रौद्योगिकियों के साथ प्रिय-चेहरे की बातचीत के लिए मानव अनुभव को विलय करके बड़े पैमाने पर यादें बनाता है। छिपे हुए और अदृश्य विवरणों की जांच करने और उजागर करने के लिए हम माइक्रोस्कोप और दूरबीनों का उपयोग कैसे करते हैं, इससे प्रेरित होकर, मेमोरोस्कोप दो उपयोगकर्ताओं को उनकी साझा यादों और अनुसंधान के प्रवेश द्वार के रूप में इस अंतरंग बातचीत का उपयोग करते हुए, एक दूसरे के चेहरों को “देखने” की अनुमति देता है।
डिवाइस AI मॉडल जैसे Openai और midjarny देता है, विभिन्न सौंदर्य और भावनात्मक व्याख्याओं को पेश करता है, जिसके परिणामस्वरूप गतिशील और द्रव्यमान मेमोरी स्पेस होता है। यह स्थान पारंपरिक साझा एल्बमों की सीमाओं से अधिक है, जो एक तरल, इंटरैक्टिव वातावरण की पेशकश करता है, जहां यादें न केवल एक स्थिर स्नैपशॉट हैं, बल्कि लाइव, विकसित कहानियां भी हैं, जो उपयोगकर्ताओं के बीच चल रहे संबंधों के आकार की हैं।
सँकरा
हार्वर्ड ग्रेजुएट स्कूल डिज़ाइन एफ डिज़ाइन स्टूडेंट्स ज़िंगिंग (एआरआईए) एक “नरट्रॉन” है जो बाओ और उबो झाओ द्वारा लिखित एक इंटरैक्टिव प्रोजेक्टर है, जो एक बड़े भाषा के मॉडल का उपयोग करके छाया कठपुतली के माध्यम से बच्चों की कहानियों को सह-रूप और सहयोग करता है। “कैप्चर” नायक के लिए शटर को दबाएं जो उपयोगकर्ता कहानी में होना चाहते हैं, और वे मुख्य पात्रों के इनपुट के रूप में छाया (जैसे जानवरों का आकार) लेते हैं। सिस्टम को तब एक सिस्टम स्टोरी प्लॉट द्वारा विकसित किया जाता है, जो नए छाया पात्रों का परिचय दे रहा है। स्पीकर द्वारा वर्णित एक प्रोजेक्टर द्वारा छाया कठपुतली की पृष्ठभूमि के रूप में कहानी दिखाई देती है क्योंकि उपयोगकर्ता वास्तविक समय में क्रैंक को “प्ले” करते हैं। एक प्रणाली में दृश्य, श्रवण और भौतिक बातचीत के संयोजन से, परियोजना छाया खेल कहानी कहने और बहु-मॉडल मानव-एआई सहयोग को सक्षम करने के लिए रचनात्मकता को चिंगारी करना है।
पूर्ण वाक्यविन्यास
करेन नाकामुरा एक वीडियो आर्ट पीस है, जो ’24 द्वारा “परफेक्ट सिंटैक्स”, स्पीड और वीडियो के पीछे वाक्यविन्यास तर्क की जांच करता है। वीडियो के टुकड़ों में हेरफेर करने के लिए एआई का उपयोग करते हुए, परियोजना से पता चलता है कि कैसे गति और समय तरल पदार्थों की नकल की जा सकती है और मशीनों द्वारा पुनर्निर्माण किया जा सकता है। दार्शनिक जांच और कलात्मक अभ्यास दोनों से प्रेरित होकर, नाकामुरा का काम दुनिया में हमारे अनुभव को आकार देने वाले दृष्टि, प्रौद्योगिकी और आंदोलन के बीच संबंध के बारे में पूछताछ करता है। कम्प्यूटेशनल प्रक्रियाओं के माध्यम से वीडियो की कल्पना करके, नाकामुरा इस बात की जटिलताओं की जांच करता है कि मशीनें समय और गति को कैसे समझती हैं और प्रतिनिधित्व करती हैं।
