Premediation & Xeno-Patterning: Imagining the World Without Us through Deep and Machine Learning

Dustin Breitling, Ph.D.

Disertační práce

Anotace:

Ve světě, který se potýká s narůstajícími klimatickými katastrofami, získávají strojové učení a generativní hluboké učení značnou pozornost. Tyto technologie mají potenciál zásadně proměnit způsoby, jakými se městské i neměstské komunity a jejich infrastruktury přizpůsobují a reagují. Jsou také nasazovány k koordinaci adaptačních opatření a zmírňování dopadů klimatických změn na lidské i nelidské ekosystémy. Kromě svých praktických aplikací v oblasti klimatické reakce strojové a generativní hluboké učící se modely zásadně přetvářejí nové médium. Generativní hluboké učící se modely jsou zejména pozoruhodné svou schopností generovat různorodá data, včetně obrazů, textu, zvuku a multimédií. To umožňuje vytváření reprezentací planety, jež tato práce zkoumá jako vize „světa-bez-nás.“Cílem tohoto výzkumu je porozumět těmto potenciálním světlům a současně zkoumat, jak umělá inteligence prostřednictvím platforem, jako jsou herní enginy, konstruuje nové modely kognice. Tato prostředí slouží k tréninku strojových agentů, kteří jsou stále důležitější pro snímání, řízení a monitorování lesů, městských oblastí a mořských ekosystémů. Tato práce tvrdí, že konvergence umělé inteligence (AI), herních enginů a strojových agentů nedělá pouze koordinaci adaptačních procesů za účelem zmírnění nastupujících civilizačních změn; aktivně se podílí na spoluvytváření a skriptování „světů-bez-nás,“ světů, které předefinovávají přírodu a naše místo v ní. Zkoumáním vývoje strojového a generativního hlubokého učení tato práce reflektuje budoucnost lidstva ve světě, kde naše schopnost formovat jej podle svého obrazu postupně slábne. Zkoumá možnost, že tuto roli mohou převzít strojové inteligence, čímž zrodí nové ekologické řády v následcích katastrof.

Abstract:

In a world grappling with escalating climate disasters, machine learning and generative deep learning are garnering considerable attention. These technologies hold the potential to transform how both urban and non-urban communities and their infrastructures adapt and respond. They are also being deployed to coordinate adaptation measures and mitigate the impacts of climate change on both human and non-human ecosystems. Beyond their practical applications in climate response, machine and generative deep learning models are fundamentally reshaping new media. Generative deep learning models, in particular, are notable for their ability to generate diverse data, including images, text, sound, and multimedia. This enables the creation of planetary representations, explored in this work as visions of a "world-without-us."This research aims to understand these potential worlds while also examining how artificial intelligence constructs new models of cognition through platforms such as game engines. These environments serve to train machinic agents that are increasingly vital for sensing, managing, and monitoring forests, urban areas, and marine environments. This thesis posits that the convergence of artificial intelligence (AI), game engines, and machinic agents does more than coordinate adaptation processes to mitigate impending civilizational changes; they actively participate in co-creating and scripting "worlds-without-us," worlds that redefine nature and our place within it. By examining the evolution of machine and generative deep learning, this thesis reflects on humanity's future in a world where our capacity to shape it in our image gradually fades. It explores the possibility that machine intelligences may assume this role, birthing new ecological orders in the wake of catastrophe.

Keywords

Klimatická změna, herní enginy, Umělá inteligence, strojové učení, hluboké učení, digitální mediace, virtuální technologie, simulace, premediation, Xeno-patterning, Climate change, game engines, Artificial Intelligence, Machine Learning, Deep Learning, digital mediation, virtual technologies, simulation

Jazyk práce: angličtina

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 2. 9. 2025

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 10. 2. 2026
• Vedoucí: doc. Mgr. Jana Horáková, Ph.D.
• Oponent: Mgr. Lukáš Likavčan, Ph.D., Louis Armand, PhD

Masarykova univerzita

Filozofická fakulta

Doktorský studijní program / obor:
Digitální kultura a kreativní průmysly / Digitální kultura a kreativní průmysly