एक बूमबॉक्स की कल्पना करें जो आपके हर कदम को ट्रैक करता है और संगीत को आपकी व्यक्तिगत नृत्य शैली से मेल खाने के लिए सुझाव देता है। यह “बी बीट बी बीट” के पीछे का विचार है, एमआईटी कोर्स 4.043/4.044 (इंटरैक्शन इंटेलिजेंस) से कई परियोजनाओं में से एक, आर्किटेक्चर विभाग में मार्सेलो कोएल्हो द्वारा सिखाया गया था, जो दिसंबर 2024 में 38 वें वार्षिक न्यूरिप्स (न्यूरल इंफॉर्मेशन प्रोसेसिंग सिस्टम) सम्मेलन में प्रस्तुत किया गया था। और मशीन लर्निंग, और अत्याधुनिक विकास के लिए एक प्रमुख स्थल।
पाठ्यक्रम बड़ी भाषा वस्तुओं के उभरते हुए क्षेत्र की जांच करता है, और कैसे कृत्रिम बुद्धि को भौतिक दुनिया में बढ़ाया जा सकता है। जबकि “बी बीट” नृत्य की रचनात्मक संभावनाओं को बदल देता है, अन्य छात्र सबमिशन संगीत, कहानी कहने, महत्वपूर्ण सोच और स्मृति जैसे विषयों को जन्म देते हैं, जो कि सामान्य अनुभव और मानव-कंप्यूटर बातचीत के नए रूप बनाते हैं। एक साथ लिया गया, ये परियोजनाएं कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए एक व्यापक दृष्टि का वर्णन करती हैं: एक जो रचनात्मकता को उत्प्रेरित करने के लिए स्वचालन से परे जाता है, शिक्षा को फिर से तैयार करता है, और सामाजिक इंटरैक्शन को फिर से जोड़ता है।
बीट हो जाना
एमआईटी मैकेनिकल इंजीनियरिंग और डिजाइन छात्र, और एक एमआईटी मैकेनिकल इंजीनियरिंग और संगीत छात्र, एथन चांग द्वारा, “बीट बी बीट”, एक एआई-संचालित बूमबॉक्स है, जो एक नर्तक के आंदोलन से संगीत का सुझाव देता है। नृत्य को पारंपरिक रूप से पूरे इतिहास और संस्कृतियों में संगीत द्वारा निर्देशित किया गया है, फिर भी संगीत बनाने के लिए नृत्य की अवधारणा को शायद ही कभी पता लगाया जाता है।
“बी बीट” फ्रीस्टाइल डांस पर मानव-एई सहयोग के लिए एक स्थान बनाता है, नर्तकियों को नृत्य और संगीत के बीच पारंपरिक गतिशील पर पुनर्विचार करने के लिए सशक्त बनाता है। यह एक बड़े भाषा मॉडल के लिए आंदोलनों का वर्णन करने के लिए पॉज़नेट का उपयोग करता है, जिससे यह नृत्य शैली और क्वेरी एपीआई का विश्लेषण करने के लिए समान शैली, ऊर्जा और टेम्पो के साथ संगीत खोजने में सक्षम होता है। बूमबॉक्स के साथ बातचीत करने वाले नर्तकियों ने कलात्मक अभिव्यक्ति पर अधिक नियंत्रण रखने की सूचना दी और बूमबॉक्स को नृत्य शैलियों की खोज करने और रचनात्मक रूप से कोरियोग्राफ करने के लिए एक उपन्यास दृष्टिकोण के रूप में वर्णित किया।
आपके लिए एक रहस्य
“ए मिस्ट्री फॉर यू”, मर्नालिनी सिंगा एसएम ’24 द्वारा, कला, संस्कृति और प्रौद्योगिकी कार्यक्रम में हाल ही में स्नातक, और हार्वर्ड यूनिवर्सिटी ग्रेजुएट स्कूल ऑफ डिजाइन के हालिया स्नातक, होहेंग तांग, युवा शिक्षकों में महत्वपूर्ण सोच और तथ्य-जाँच कौशल की खेती करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक शैक्षिक खेल है। गेम एक बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) और एक मूर्त इंटरफ़ेस का लाभ उठाता है ताकि एक immersive खोजी अनुभव बनाया जा सके। खिलाड़ी गेम इंटरफेस द्वारा मुद्रित एआई-जनित “समाचार अलर्ट” का जवाब देते हुए, नागरिक तथ्य-जाँचकर्ताओं के रूप में कार्य करते हैं। फॉलो-अप “समाचार अपडेट” को संकेत देने के लिए कारतूस संयोजनों को सम्मिलित करके, वे अस्पष्ट परिदृश्यों को नेविगेट करते हैं, साक्ष्य का विश्लेषण करते हैं, और सूचित निर्णय लेने के लिए परस्पर विरोधी जानकारी का वजन करते हैं।
यह मानव-कंप्यूटर इंटरैक्शन अनुभव टचस्क्रीन इंटरफेस को समाप्त करके हमारी समाचार-खपत की आदतों को चुनौती देता है, जो कि सदा स्क्रॉलिंग और स्किम-रीडिंग को एक हाप्टिक रूप से समृद्ध एनालॉग डिवाइस के साथ बदल देता है। नए जनरेटिव मीडिया के साथ धीमी मीडिया के खर्चों को मिलाकर, खेल खिलाड़ियों को बेहतर ढंग से समझने और चुनौती देने के लिए खिलाड़ियों को लैस करते हुए विचारशील, अवतारबद्ध बातचीत को बढ़ावा देता है, जहां गलत सूचना और जोड़ -तोड़ कथाएँ पनपती हैं।
मेमोरस्कोप
एमआईटी मीडिया लैब रिसर्च कोनवूक किम द्वारा “मेमोर्सकोप”, एक उपकरण है, जो उन्नत एआई प्रौद्योगिकियों के साथ आमने-सामने की बातचीत के गहरे मानव अनुभव को विलय करके सामूहिक 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, मेमोरस्कोप दो उपयोगकर्ताओं को एक दूसरे के चेहरों को “देखने” की अनुमति देता है, इस अंतरंग बातचीत का उपयोग करके उनकी साझा यादों के निर्माण और अन्वेषण के लिए एक प्रवेश द्वार के रूप में।
डिवाइस AI मॉडल जैसे कि Openai और Midjourney, अलग -अलग सौंदर्य और भावनात्मक व्याख्याओं का परिचय देता है, जिसके परिणामस्वरूप एक गतिशील और सामूहिक मेमोरी स्पेस होता है। यह स्थान पारंपरिक साझा एल्बमों की सीमाओं को स्थानांतरित करता है, एक तरल, इंटरैक्टिव वातावरण की पेशकश करता है, जहां यादें केवल स्थिर स्नैपशॉट नहीं हैं, बल्कि जीवित, विकसित करने वाले आख्यानों को विकसित करते हैं, जो उपयोगकर्ताओं के बीच चल रहे संबंधों द्वारा आकार देते हैं।
नाराखण
हार्वर्ड ग्रेजुएट स्कूल ऑफ डिज़ाइन स्टूडेंट्स Xiying (ARIA) Bao और Yubo Zhao द्वारा “Narratron”, एक इंटरैक्टिव प्रोजेक्टर है, जो बड़े भाषा मॉडल का उपयोग करके छाया कठपुतली के माध्यम से बच्चों की कहानियों का सह-निर्माण और सह-प्रदर्शन करता है। उपयोगकर्ता शटर को “कैप्चर” नायक को दबा सकते हैं, जो वे कहानी में रहना चाहते हैं, और यह मुख्य पात्रों के लिए इनपुट के रूप में हाथ की छाया (जैसे पशु आकृतियाँ) लेता है। सिस्टम तब कहानी की साजिश को विकसित करता है क्योंकि नए छाया पात्रों को पेश किया जाता है। कहानी एक प्रोजेक्टर के माध्यम से छाया कठपुतली के लिए एक पृष्ठभूमि के रूप में दिखाई देती है, जबकि एक वक्ता के माध्यम से सुनाई जाती है क्योंकि उपयोगकर्ता वास्तविक समय में “खेल” के लिए एक क्रैंक को बदल देते हैं। एक प्रणाली में दृश्य, श्रवण और शारीरिक बातचीत के संयोजन से, परियोजना का उद्देश्य छाया खेल कहानी कहने और बहु-मोडल मानव-एआई सहयोग को सक्षम करना है।
पूर्ण वाक्यविन्यास
Karyn Nakamura ’24 द्वारा “परफेक्ट सिंटैक्स”, गति और वीडियो के पीछे वाक्यविन्यास तर्क की जांच करने वाला एक वीडियो कला टुकड़ा है। वीडियो टुकड़ों में हेरफेर करने के लिए एआई का उपयोग करते हुए, परियोजना यह बताती है कि गति और समय की तरलता को मशीनों द्वारा अनुकरण और पुनर्निर्माण कैसे किया जा सकता है। दार्शनिक जांच और कलात्मक अभ्यास दोनों से प्रेरणा लेना, नाकामुरा का काम धारणा, प्रौद्योगिकी और उस आंदोलन के बीच संबंधों से पूछताछ करता है जो दुनिया के हमारे अनुभव को आकार देता है। कम्प्यूटेशनल प्रक्रियाओं के माध्यम से वीडियो को फिर से शुरू करके, नाकामुरा इस बात की जटिलताओं की जांच करता है कि मशीनें समय और गति के पारित होने को कैसे समझती हैं और इसका प्रतिनिधित्व करती हैं।
। बीट (टी) मेमोरस्कोप (टी) परफेक्ट सिंटैक्स (टी) मार्सेलो कोएलो (टी) एथन चांग (टी) ज़िक्सिंग चेन (टी) मृणिनीनी सिंघा (टी) केउनवूक किम (टी) Karyn Nakamura
