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ImprovMate: Multimodal AI Assistant for Improv Actor Training

Riccardo Drago

ImprovMate: Multimodal AI Assistant for Improv Actor Training.

Rel. Andrea Sanna. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering), 2025

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Abstract:

Le ultime tecnologie hanno rivoluzionato le interazioni tra esseri umani e intelligenza artificiale. Il punto di svolta risale all'introduzione di ChatGPT da parte di OpenAI nel novembre 2022. Lo sviluppo di nuovi chatbot conversazionali ha dimostrato come possano essere utili in vari campi, non solo per semplici interazioni, ma anche per la ricerca di informazioni, il supporto tecnico e semplici espedienti di intrattenimento. Questo progetto di tesi di laurea magistrale mira a esaminare le capacità di ChatGPT nel processo di etichettatura del movimento su un dataset di video e, successivamente, sfruttare queste capacità per la creazione di uno strumento di assistenza per attori di improvvisazione. Questo studio ha portato alla creazione di ImprovMate, un sistema innovativo progettato per supportare gli attori nel processo creativo e offrire un'esperienza utente costruttiva e stimolante. Un LLM (Large Language Model) è in grado di comprendere il testo, generarne altro in maniera coerente e adattarsi a molteplici situazioni. Per questo motivo, ChatGPT è stato utilizzato per sfruttare le sue avanzate capacità di interpretazione del linguaggio, adattandolo al contesto dell'improvvisazione attraverso un attento processo di perfezionamento dei prompt. Le allucinazioni generate dal modello sono spesso considerate una limitazione, ma in questo caso sono state reinterpretate come strumenti creativi per alimentare l'immaginazione e introdurre elementi inaspettati in scene improvvisate. Il design di ImprovMate è stato guidato da uno studio formativo condotto con attori di improvvisazione, al fine di comprendere le loro esigenze, le difficoltà riscontrate nel processo creativo e le opportunità offerte dall'intelligenza artificiale nel contesto teatrale. Le intuizioni emerse da questo studio hanno indirizzato lo sviluppo del sistema, includendo funzionalità mirate, come suggerimenti dinamici e altri strumenti di supporto, che facilitano la sperimentazione e il flusso creativo. Per valutare l'efficacia e l'usabilità di ImprovMate, è stato condotto uno studio pilota, il cui scopo era raccogliere feedback preliminari e identificare eventuali aspetti da migliorare. I risultati ottenuti hanno fornito indicazioni utili per gli sviluppi futuri del sistema, garantendo un miglior adattamento alle esigenze degli attori e un'interazione più fluida e stimolante.

Relatori: Andrea Sanna
Anno accademico: 2024/25
Tipo di pubblicazione: Elettronica
Numero di pagine: 77
Soggetti:
Corso di laurea: Corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica (Computer Engineering)
Classe di laurea: Nuovo ordinamento > Laurea magistrale > LM-32 - INGEGNERIA INFORMATICA
Ente in cotutela: UNIVERSITY OF TOKYO - GRADUATE SCHOOL OF INFORMATION SCIENCE AND TECHNOLOGY (GIAPPONE)
Aziende collaboratrici: Politecnico di Torino
URI: http://webthesis.biblio.polito.it/id/eprint/35246
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