The use of generative AI in education is a controversial topic. Current technology offers the potential to create educational content from text, speech, to images based on simple input prompts. This can enhance productivity by summarizing knowledge and improving communication, quickly adjusting to different types of learners. Moreover, generative AI holds the promise of making the learning itself more fun, by responding to user inputs and dynamically generating high-quality creative material. In this paper we present the multisensory educational game ArchiGuesser that combines various AI technologies from large language models, image generation, to computer vision to serve a single purpose: Teaching students in a playful way the diversity of our architectural history and how generative AI works.


翻译:生成式人工智能在教育领域的应用是一个备受争议的话题。当前技术能够根据简单的输入提示,从文本、语音到图像生成教育内容。这通过总结知识、改善沟通,并快速适应不同类型的学习者,提升了生产力。此外,生成式AI通过响应用户输入并动态生成高质量创意材料,有望让学习过程本身变得更加有趣。本文介绍了多感官教育游戏ArchiGuesser,它融合了从大语言模型、图像生成到计算机视觉等多种AI技术,以实现一个单一目标:以寓教于乐的方式教授学生建筑历史的多样性,以及生成式AI的工作原理。

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生成式人工智能是利用复杂的算法、模型和规则,从大规模数据集中学习,以创造新的原创内容的人工智能技术。这项技术能够创造文本、图片、声音、视频和代码等多种类型的内容,全面超越了传统软件的数据处理和分析能力。2022年末,OpenAI推出的ChatGPT标志着这一技术在文本生成领域取得了显著进展,2023年被称为生成式人工智能的突破之年。这项技术从单一的语言生成逐步向多模态、具身化快速发展。在图像生成方面,生成系统在解释提示和生成逼真输出方面取得了显著的进步。同时,视频和音频的生成技术也在迅速发展,这为虚拟现实和元宇宙的实现提供了新的途径。生成式人工智能技术在各行业、各领域都具有广泛的应用前景。
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