Immaginazione artificiale - Artificial imagination
L'immaginazione artificiale , chiamata anche immaginazione sintetica o immaginazione della macchina, è definita come la simulazione artificiale dell'immaginazione umana da parte di computer generici o per scopi speciali o reti neurali artificiali . La sua forma applicata è nota come sintesi dei media o media sintetici .
Il termine immaginazione artificiale è anche usato per descrivere una proprietà di macchine o programmi . Alcuni dei tratti che i ricercatori sperano di simulare includono creatività , visione, arte digitale , umorismo e satira .
La ricerca sull'immaginazione artificiale utilizza strumenti e intuizioni provenienti da molti campi, tra cui informatica , retorica , psicologia , arti creative , filosofia , neuroscienze , informatica affettiva , intelligenza artificiale , scienze cognitive , linguistica , ricerca operativa , scrittura creativa , probabilità e logica .
I professionisti nel campo stanno ricercando vari aspetti dell'immaginazione artificiale, come l'immaginazione artificiale ( visiva ), l'immaginazione artificiale ( aurale ), la modellazione/filtraggio di contenuti basati sulle emozioni umane e la ricerca interattiva. Alcuni articoli sull'argomento speculano su come l'immaginazione artificiale possa evolversi per creare un mondo artificiale "le persone possono sentirsi abbastanza a loro agio da fuggire dal mondo reale".
Alcuni ricercatori come G. Schleis e M. Rizki si sono concentrati sull'utilizzo di reti neurali artificiali per simulare l'immaginazione artificiale.
Un altro importante progetto è condotto da Hiroharu Kato e Tatsuya Harada presso l'Università di Tokyo in Giappone. Hanno sviluppato un computer in grado di tradurre la descrizione di un oggetto in un'immagine, che potrebbe essere il modo più semplice per definire cos'è l'immaginazione. La loro idea si basa sul concetto di immagine come una serie di pixel suddivisi in brevi sequenze che corrispondono a una parte specifica di un'immagine. Gli scienziati chiamano queste sequenze "parole visive" e queste possono essere interpretate dalla macchina utilizzando la distribuzione statistica per leggere e creare un'immagine di un oggetto che la macchina non ha incontrato.
Il tema dell'immaginazione artificiale ha suscitato l'interesse di studiosi al di fuori del dominio dell'informatica, come il noto studioso di comunicazioni Ernest Bormann , che ha ideato la teoria della convergenza simbolica e ha lavorato a un progetto per sviluppare l'immaginazione artificiale nei sistemi informatici. Dal 2017 all'Ecole Normale Supérieure di Parigi si svolge un seminario di ricerca interdisciplinare sull'immaginazione artificiale e l' arte postdigitale .
How to Build a Mind: Toward Machines with Imagination di Igor Aleksander è un libro accademico sull'argomento; Artificial Imagination , a roman à clef , un libro non accademico presumibilmente scritto da un sistema di immaginazione artificiale chiamato Kalpanik S. e pubblicato dal "Center of Artificial Imagination, Inc." è il primo uso noto di questo termine.
Tipica immaginazione artificiale
L'applicazione tipica dell'immaginazione artificiale è per una ricerca interattiva. La ricerca interattiva è stata sviluppata dalla metà degli anni '90, accompagnata dallo sviluppo del World Wide Web e dall'ottimizzazione dei motori di ricerca. Sulla base della prima query e del feedback di un utente, i database da cercare vengono riorganizzati per migliorare i risultati della ricerca.
Come l'immaginazione artificiale può contribuire alla ricerca interattiva
L'immaginazione artificiale ci permette di sintetizzare immagini e di sviluppare una nuova immagine, sia che si trovi nel database, indipendentemente dalla sua esistenza nel mondo reale. Ad esempio, il computer mostra i risultati basati sulla risposta della query iniziale. L'utente seleziona diverse immagini rilevanti, quindi la tecnologia analizza queste selezioni e riorganizza le classifiche delle immagini per adattarle alla query. In questo processo, l'immaginazione artificiale viene utilizzata per sintetizzare le immagini selezionate e per migliorare il risultato della ricerca con ulteriori immagini sintetizzate pertinenti. Questa tecnica si basa su diversi algoritmi, tra cui l' algoritmo di Rocchio e l' algoritmo evolutivo . L' algoritmo di Rocchio , che individua un punto di interrogazione vicino ad esempi rilevanti e lontano da esempi irrilevanti, è semplice e funziona bene in un piccolo sistema in cui i database sono organizzati in determinati ranghi. La sintesi evolutiva è composta da due passaggi: un algoritmo standard e un potenziamento dell'algoritmo standard. Attraverso il feedback dell'utente, ci sarebbero ulteriori immagini sintetizzate in modo da essere adatte a ciò che l'utente sta cercando.
Immaginazione artificiale generale
L'immaginazione artificiale ha una definizione più generale e ampie applicazioni. I campi tradizionali dell'immaginazione artificiale includono l'immaginazione visiva e l'immaginazione sonora. Più in generale, tutte le azioni per formare idee, immagini e concetti possono essere legate all'immaginazione. Quindi, immaginazione artificiale significa più che solo generare grafici. Ad esempio, l'immaginazione morale è un importante sottocampo di ricerca dell'immaginazione artificiale, sebbene la classificazione dell'immaginazione artificiale sia difficile.
La morale è una parte importante della logica degli esseri umani, mentre la morale artificiale è importante nell'immaginazione artificiale e nell'intelligenza artificiale. Una critica comune all'intelligenza artificiale è se gli esseri umani dovrebbero assumersi la responsabilità degli errori o delle decisioni delle macchine e come sviluppare macchine ben educate. Poiché nessuno può dare una descrizione chiara delle migliori regole morali, è impossibile creare macchine con regole morali comunemente accettate. Tuttavia, recenti ricerche sulla morale artificiale eludono la definizione di morale. Invece, i metodi di apprendimento automatico vengono applicati per addestrare le macchine a imitare la morale umana. Quando vengono presi in considerazione i dati sulle decisioni morali di migliaia di persone diverse, il modello morale addestrato può riflettere regole ampiamente accettate.
La memoria è un altro campo importante dell'immaginazione artificiale. Ricercatori come Aude Oliva hanno svolto un ampio lavoro sulla memoria artificiale, in particolare sulla memoria visiva. Rispetto all'immaginazione visiva, la memoria visiva si concentra maggiormente su come la macchina comprende, analizza e memorizza le immagini in modo umano. Inoltre, vengono considerati anche caratteri come le caratteristiche spaziali. Poiché questo campo si basa sulle strutture biologiche del cervello, sono state condotte anche ricerche approfondite sulle neuroscienze, che lo rendono una grande intersezione tra biologia e informatica.
