i 2020

Umelá inteligéncia - Svet sa nám nestal

REPAŠSKÁ, Lucia, Samuel SZABÓ a Barbora ŠEDIVÁ

Základní údaje

Originální název

Umelá inteligéncia - Svet sa nám nestal

Autoři

REPAŠSKÁ, Lucia, Samuel SZABÓ a Barbora ŠEDIVÁ

Vydání

1. vyd. Brno, 2020

Nakladatel

4AM/Fórum pro architekturu a média

Další údaje

Jazyk

slovenština

Typ výsledku

Umělecké realizace

Obor

60403 Performing arts studies

Stát vydavatele

Česká republika

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Odkazy

Odkaz na knihu na webu nakladatelství Odkaz na tiskovou zprávu k vydání knihy

Organizační jednotka

Divadelní fakulta

ISBN

978-80-905149-8-0
Změněno: 18. 4. 2021 11:39, doc. MgA. Hana Průchová, Ph.D.

Anotace

V originále

Umelá inteligéncia je dlhodobý autorský výskum zaoberajúci sa použitím nástroja umelej inteligencie v kontexte súčasného post-internetového sveta. RNN (Recurrent Neural Network) je algoritmus strojového učenia, ktorý sa učí hľadať štruktúry v korpuse vstupných údajov. Väčšina modelov Umelej neinteligencie používa implementáciu RNN slúžiacu na učenie a tvorbu textov - keď ju naplníme textami z Biblie alebo ďalším nájdeným obsahom, naučí sa generovať rovnaké texty, keď program nakŕmime MIDI súbormi s hudobnou informáciou, začne generovať MIDI súbory. Umelá neinteligencia sa potom stáva autonómnym autorom, ktorý vstupuje do kontextu aktuálnej literárnej tvorby, geografom, volebným lídrom alebo živým diskutérom v online prostredí, kde je i tak niekedy ťažké rozlíšiť, ktorý príspevok písal slobodný človek, platený troll alebo robot. Autorom konceptu UN je Samuel Szabó, výrazná postava česko-slovenského undergroundu, experimentálny a folkový hudobník a performer. K vizuálnej interpretácii publikovaných textov Svet sa nám nestal bola prizvaná divadelná režisérka a teoretička Lucia Repašská, ktorá sa vo svojom vlastnom umeleckom výskume zameriava na hranice diváckej percepcie u súčasného publika. Editori textu: Samuel Szabó, Barbora Šedivá, Lucia Repašská, Michaela Velčková
Zobrazeno: 23. 11. 2024 05:32