ストーリーテリングにおけるAIの役割
AIツールがクリエイティビティや物語の構築にどんな影響を与えるかを探ってる。
― 1 分で読む
目次
この話題では、人工知能(AI)ツール、特に言語モデルがストーリーテリングとビジュアライゼーションにどのように関わるかを見ていくよ。シンプルな質問を投げかけるね:創造性はどこから来るの?その答えは多くの分野が交差していて、物語を読み、創造する方法に関するアイデアを借りているんだ。AIモデルの視点を通して、物語がどのように生まれるか、そしてそれがどのようにビジュアル化できるかを考えてみよう。
創造性のルーツ
創造性は新しいアイデア、イメージ、物語を作り出す能力を指すよ。この能力はさまざまな領域の隠れた可能性や潜在的な空間の組み合わせから生まれるんだ。文学作品は、その周りに可能な意味や解釈が埋め込まれた空間を生成する。私たちがテキストを読むとき、以前の知識や経験に基づいて理解を形作るんだよ。各読みが前の読みを基にして、新しい思考の風景を作る。
これで疑問が湧くよね:テキストは模倣の機械みたいなものなのか?読者と組み合わさると、無限のメンタルコンストラクトを生成するのかな?人間はしばしば無限や存在する数えきれない可能性に苦しむんだ。要するに、生成モデル、たとえばAIツールは、これらの隠れた領域を探査して新しい組み合わせやアイデアを明らかにするんだ。
人間の生活の可能性
人間が生きてきた総秒数を考えると、結構多いように見えるけど、全体の数の中では相対的に少ないんだ。カードデッキをシャッフルする方法の数と比べると、その違いがわかるよね。物語やストーリーの中で作り出せる組み合わせは、私たちの地球上での限られた時間を遥かに超えるんだ。
それでも、人類は驚くべき成果を上げてきた。どうやってそれを成し遂げたんだろう?限られた時間で作成し、物語を理解する能力が、私たちの世界との関わりを形作るんだ。
環境を理解する
哲学的に、世界の構造は私たちの理解や関与を助ける。私たちの日常生活は、環境をナビゲートする際の認知的負担を減らす物理的な定数で満たされている。驚きを最小化することで、自分たちの現実のモデルを発展させるんだ。
周囲の物体の一貫した行動は、思考の枠組みを構築するのを助けて、経験を効果的にカテゴライズし、解釈することを可能にする。この視点は、個人的な経験と私たちの心を超えた客観的な現実の両方を受け入れる。
記号的相互作用
記号学、つまり記号やシンボルの研究の理論は、物語の探求を深める。私たちが記号を解釈する方法は、文化的背景、個人的経験、相互作用によって影響されるんだ。
言語や記号との関わりは、理論(記号がどう機能するか)と実践(記号をどう使うか)のバランスを取ることを含む。言語のニュアンスは私たちの理解を形作り、言語学や物語構築における経験的観察の重要性を強調する。
物語の生態系
物語は相互に繋がったネットワークのように見える。それぞれの物語を語ることで、このネットワークに寄与する。生態系の中の生物が相互作用して影響を与え合うように、物語は私たちの世界の理解を形成し、再形成するんだ。
共有されたストーリーテリングを通じて、私たちは自分たちの経験と集合的知識の間に繋がりを織り込んでいる。これらの物語は私たちを導き、私たちが占める複雑な空間の中で思考や感情をナビゲートするのを助けてくれる。
知識における物語の役割
物語は知覚を整理し、現実を表現するための重要なツールだ。情報をより効率的に処理できるようにし、人間の認知の本質を浮き彫りにするんだ。
ストーリーテリングを使えば、大量の情報を意味のある物語に圧縮できるから、理解しやすく共有しやすくなる。この能力は私たちの文化的進化を反映していて、共有された経験を通じて他者とつながりたいという欲求を示してる。
物語を視覚化する
物語をよりよく理解するためには、視覚的な表現が不可欠だ。物語は時間と空間の中で展開し、出来事やキャラクター、場所との複雑な関係を生み出す。これらの関係を分析することで、物語のパターンや構造を明らかにし、さらに深い洞察を得ることができる。
多くの視覚化技術が開発されているけど、ほとんどは線形ストーリーテリングに焦点を当てている。新しい方法は、AIが生成できる非線形の経路を考慮する必要があって、物語の複雑さの理解を広げていく。
物語のプロトタイプを作る
視聴覚ストーリーテリングに焦点を当てたプロジェクトからのデータを使って、潜在的な物語を探求するためのプロトタイプを構築できる。これは、ユーザーがさまざまな可能性に関わり、AI生成コンテンツのバリエーションやパターンを検証できるインタラクティブなスペースなんだ。
初期のプロトタイプは結果が混在している。いくつかの出力はあまり魅力的に感じられないかもしれないけど、深い分析を行うと驚くべき洞察が得られるんだ。視覚ストーリーテリングの形式とAI生成コンテンツを統合することで、物語の美学を洗練できる。
物語の中の時間を理解する
物語の中の時間の進行は、もう一つの複雑さの層を加える。物語の中の各瞬間は、数秒から数日まで異なる時間のスパンを表すことができる。これらの時間的要素を探ることで、物語がどう展開し、知覚に影響を与えるのかをよりよく理解できるようになる。
この探求の中で、物語が全世界を sprout させる種のように働くことを考える。注意深く読み解き、解釈することで、これらの種を豊かで魅力的な物語に育てるんだ。
物語構造の出現
プロトタイプに深く潜り込むにつれて、物語要素のクラスタが浮かび上がってくる。私たちは、物語を支え、その進行を駆動する繰り返しのテーマやトロープを特定できる。クラスタリングプロセスは、物語を首尾一貫させる背後の文法を明らかにする。
データセットが広がるほど、構造のバリエーションも増えていく。これらの要素を調べることで、特定のアーキタイプが際立ち、より広いテーマに繋がる物語の生態系を作り出すことができる。
物語作成におけるAIの役割
AIモデルは、この物語作りの庭いじりにおける触媒として機能できる。インタラクションや実験のための枠組みを提供することで、新しいストーリーテリングの道を探るための努力を減らしてくれる。
AI生成コンテンツには制限があるけど、人間の思考を反映する能力が価値を持つんだ。それは人間と機械の協働を促進し、革新的なストーリーテリングの可能性を育むんだ。
つながりの重要性
物語をナビゲートすることは、孤独な試みじゃない。物語を構築する中で、私たちは周囲や共有された経験から引き出した豊かなつながりを活用する。ストーリーテリングの協力的な性質は、多様なアイデアや視点の出現を可能にする。
ある意味で、各物語は私たち自身の延長であり、私たちのユニークな視点を反映しながら、他者の考えを統合している。この相互接続性が私たちの物語や周囲の世界の理解を形作る。
現実と物語の交差点
物語に関わるとき、私たちは現実の概念に直面する。ストーリーテリングの中で、私たちは真実や欺瞞、あるいはその両方を描写することができる。この二面性が私たちの関わりを複雑にし、世界を理解する上で物語スキルの重要性をさらに強調するんだ。
現実とフィクションの相互作用は、物語を作る際に注意と責任が必要だということを強調する。これらの倫理的配慮が物語創作に伴うことを思い出させてくれる。
フィクションの知能を探る
人工知能に関する新しい話題は、知能そのものの理解を揺るがす。機械が能力を高めるにつれて、私たちは彼らとの関係を再考しなければならない。彼らは単なる道具なのか、それとも私たちの物語の理解と相互作用する新しい形の知能を表しているのか?
これらの質問は、未知との歴史的な闘争を反映させる。人類は、自然や異なる社会、今は人工知能について「他者」についての物語を織り込んできたんだ。
ストーリーテリングについての結論的な考え
結局のところ、物語は私たち自身や世界との関わりを形作る。物語を織りなす能力は私たちの認知能力を示し、文化的進化を反映している。このストーリーテリングの旅を受け入れることで、私たちは深くつながり、存在の複雑さをナビゲートできるようになる。
AIやテクノロジーの進化とともに、ストーリーテリングの風景は引き続き進化し続けるだろう。新しい物語の領域に踏み込むにつれて、物語の力は人間の表現と理解の基盤であり続ける。
前進するために
これらのアイデアをもとに、人間の創造性とAIツールとの協力を促進することに焦点を当てよう。両者の強みを受け入れることで、私たちは人々を引き込むより豊かな物語を作ることができる。
フィクションの森を進む旅は続いていて、私たちが踏み出す一歩一歩が探求すべき新たな道を明らかにする。ここを歩く間、物語や人生の可能性にオープンでいることが大事だ。
私たちが作り共有する各物語が、私たちの集合的な理解を豊かにし、周囲の世界とのつながりを深める。物語の重要性は持続し、私たちが人間経験の絶えず変化する風景をナビゲートするのを導いてくれる。
タイトル: $n$ Walks in the Fictional Woods
概要: This paper presents a novel exploration of the interaction between generative AI models, visualization, and narrative generation processes, using OpenAI's GPT as a case study. We look at the question "Where Does Generativeness Comes From", which has a simple answer at the intersection of many domains. Drawing on Umberto Eco's "Six Walks in the Fictional Woods", we engender a speculative, transdisciplinary scientific narrative using ChatGPT in different roles: as an information repository, a ghost writer, a scientific coach, among others. The paper is written as a piling of plateaus where the titling of each (sub-)section, the "teaser" images, the headers, and a biblock of text are strata forming a narrative about narratives. To enrich our exposition, we present a visualization prototype to analyze storyboarded narratives, and extensive conversations with ChatGPT. Each link to a ChatGPT conversation is an experiment on writing where we try to use different plugins and techniques to investigate the topics that, ultimately form the content of this portable document file. Our visualization uses a dataset of stories with scene descriptions, textual descriptions of scenes (both generated by ChatGPT), and images (generated by Stable Diffusion using scene descriptions as prompts). We employ a simple graph-node diagram to try to make a "forest of narratives" visible, an example of a vis4gen application that can be used to analyze the output of Large Languange + Image Models.
著者: Victor Schetinger, Sara Di Bartolomeo, Edirlei Soares de Lima, Christofer Meinecke, Rudolf Rosa
最終更新: 2023-08-23 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2308.06266
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2308.06266
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた arxiv に感謝します。
参照リンク
- https://orcid.org/
- https://tex.stackexchange.com/a/445583/34063
- https://orcid.org/#1
- https://www.acm.org/class/1998/
- https://chat.openai.com/share/77edeaa8-20d7-4cbc-af93-ca69c76e770c
- https://www.youtube.com/watch?v=jZ1fsXQz7M4&t=585s
- https://www.youtube.com/watch?v=jZ1fsXQz7M4
- https://chat.openai.com/share/29f7935d-c5f0-403c-bb2e-7dea7dbd1fc9
- https://chat.openai.com/share/ace81778-06c4-466c-b453-ad73f7124dfb
- https://chat.openai.com/share/4540e496-a288-4316-bb8b-1aaeaf36eedd
- https://chat.openai.com/share/0abecd94-a5d8-4286-b42a-dd0ad1f80d2b
- https://youtu.be/AAhaXe3BRe0?t=223
- https://chat.openai.com/c/ca0ebac9-3dbc-480c-8be0-a3845075a4ff
- https://chat.openai.com/share/5434c049-f938-486d-9667-9e53d8f9c51b
- https://chat.openai.com/share/9ab3bfdd-ad77-4e2f-a314-f9f8fc242931
- https://youtu.be/whZRH7IGAq0?t=3113
- https://chat.openai.com/share/c0c0fe05-9212-487d-9b8e-7b3746167eff
- https://macunaima.info
- https://picorana.github.io/altvis_storytree/
- https://picorana.github.io/altvis
- https://narrativelab.org/gptwists/
- https://chat.openai.com/share/9518a38e-84a7-44eb-a331-960de869c57b
- https://chat.openai.com/share/684dc8c6-eb64-4d36-a600-12d981000271
- https://doi.org/10.1111/cgf.14841
- https://chat.openai.com/share/b81bd048-7b70-486e-b58d-efe2008de9c6