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0402-2002-0152  
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本文公開日
 
タイトル
タイトル AIは創造性を持ちうるか : 生成的敵対ネットワークを拡張したリズム生成モデルを実例に  
カナ AI ワ ソウゾウセイ オ モチウル カ : セイセイテキ テキタイ ネットワーク オ カクチョウシタ リズム セイセイ モデル オ ジツレイ ニ  
ローマ字 AI wa sōzōsei o mochiuru ka : seiseiteki tekitai nettowāku o kakuchōshita rizumu seisei moderu o jitsurei ni  
別タイトル
名前 Can AI be creative? : a proposal of an extended framework of generative adversarial networks  
カナ  
ローマ字  
著者
名前 徳井, 直生  
カナ トクイ, ナオ  
ローマ字 Tokui, Nao  
所属 慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科准教授  
所属(翻訳) Associate professor, Graduate School of Media and Governance, Keio University  
役割  
外部リンク  
 
出版地
藤沢  
出版者
名前 慶應SFC学会  
カナ ケイオウ SFC ガッカイ  
ローマ字 Keiō SFC gakkai  
日付
出版年(from:yyyy) 2021  
出版年(to:yyyy)  
作成日(yyyy-mm-dd)  
更新日(yyyy-mm-dd)  
記録日(yyyy-mm-dd)  
形態
 
上位タイトル
名前 Keio SFC journal  
翻訳  
20  
2  
2020  
 
開始ページ 152  
終了ページ 174  
ISSN
13472828  
ISBN
9784877385651  
DOI
URI
JaLCDOI
10.14991/003.00200002-0152
NII論文ID
 
医中誌ID
 
その他ID
 
博士論文情報
学位授与番号  
学位授与年月日  
学位名  
学位授与機関  
抄録
人工知能(AI)の社会実装が進む中で、アートやデザインといった表現領域でのAIの活用が模索されている。特に生成的敵対ネットワーク(GAN)に代表される生成モデルを用いることで、まるで人が作ったかのような「それらしい」画像や音楽がAIによって生成できることが、すでに多くの研究・作品例で示されている。一方で、これらの生成モデルはあくまでも学習データに含まれる統計的なパターンを学習し再生産したものともいえ、その表現としての新規性、独創性に疑問を投げかけることも可能だ。
本稿では、こうした現状を考察するとともに、GANのフレームワークを拡張することで新しい表現、特に音楽表現を創出する手法を提案する。これらを通して、AIが単なる人の創作物の模倣ではない表現の創出に寄与する未来について考察する。
 
目次

 
キーワード
AI  

人工知能  

深層学習  

Deep Learning  

創造性  

音楽  
NDC
 
注記
特集 音楽と科学
招待論文 : 研究論文
 
言語
日本語  

英語  
資源タイプ
text  
ジャンル
Journal Article  
著者版フラグ
publisher  
関連DOI
アクセス条件

 
最終更新日
Sep 06, 2023 14:05:03  
作成日
Jun 18, 2021 13:19:52  
所有者
mediacenter
 
更新履歴
Jun 18, 2021    インデックス を変更
Sep 6, 2023    JaLCDOI,抄録 内容,注記 注記 を変更
 
インデックス
/ Public / 湘南藤沢 / Keio SFC journal / 20(2) 2020
 
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