人工智能能否超越人類的創造力?

人工智能能否超越人類的創造力? 有限的數據意味著有限的創新。 蓬拉邁照片 山姆·瓦拉迪/ Flickr, CC BY-SA

歐洲專利局 最近拒絕了 描述食物容器的專利申請。 這不是因為本發明不是新穎的或有用的,而是因為它是由人工智能(AI)創造的。 根據法律,發明者必須是實際的人。 這不是AI的第一個發明-機器產生了許多創新,包括 科學論文 和書 新材料音樂.

話雖如此,富有創造力顯然是人類最傑出的特徵之一。 沒有它,就不會有詩歌,互聯網和太空旅行。 但是,人工智能有可能達到甚至超過我們嗎? 讓我們看一下研究。

從理論上講,創造力和創新是一個過程 搜索和組合。 我們從一項知識開始,然後將其與另一項知識聯繫起來,形成一種新穎而有用的東西。 原則上,這也是機器可以完成的事情-實際上,它們擅長在數據內存儲,處理和建立連接。

機器通過使用生成方法提出創新。 但是,這到底如何工作? 有 不同的方法,但最先進的技術稱為 生成對抗網絡。 例如,考慮一台應該為人創建新圖片的機器。 生成對抗網絡通過組合兩個子任務來解決此創建任務。

第一部分是生成器,它從像素的隨機分佈開始生成新圖像。 第二部分是鑑別器,它告訴生成器與實際生成逼真的圖片有多近。

辨別器如何知道人的模樣? 好吧,在開始任務之前,您向它提供了許多真實人物圖片的示例。 根據鑑別器的反饋,生成器改進其算法並提出新的圖像。 這個過程一直進行下去,直到判別器確定圖片看起來足夠接近所學的圖片示例為止。 這些生成的圖片來了 非常接近 對真實的人。

但是,即使機器可以從數據中創造出創新,但這並不意味著它們很可能很快就會竊取人類創造力的所有火花。 創新是解決問題的過程–要進行創新,問題與解決方案結合在一起。 人類可以朝任一方向前進-他們從問題開始解決,或者採取解決方案並嘗試 找到新的問題.


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後一種創新的一個例子是 發表它 注意。 一位工程師開發了一種太弱的粘合劑,正坐在他的辦公桌上。 直到後來一位同事意識到,這種解決方案可以幫助防止他的筆記在合唱練習中從分數中滑落。

使用數據作為輸入並使用代碼作為明確的問題表述方式,機器還可以提供問題的解決方案。 但是,對於機器而言,發現問題非常困難,因為問題通常超出了機器創新的數據池的範圍。

而且,創新通常基於 我們甚至都不知道有的需求。 想想隨身聽。 即使沒有消費者說過走路時聽音樂的願望,這項創新也是巨大的成功。 由於這樣的潛在需求很難表述和表達,因此它們也不太可能進入機器創新所需的數據池。

人和機器還具有不同的原材料,它們被用作創新的投入。 在人類依靠一生的豐富經驗來創造思想的地方,機器在很大程度上受限於我們提供給他們的數據。 機器可以根據輸入數據以新版本的形式快速生成無數的增量創新。 但是,突破性創新不太可能來自機器,因為它通常基於 連接領域 彼此相距遙遠或彼此不連通的地方。 想想 滑雪板的發明,它連接了滑雪和衝浪的世界。

此外,創造力不僅與新穎性有關,還與實用性有關。 雖然機器顯然能夠創建漸增的新內容,但這並不意味著這些創建有用。 實用性是在可能使用創新的人員的眼中定義的,很難對機器進行判斷。 但是,人類可以同情他人並更好地了解他們的需求。

最後,由AI產生的創意可能不那麼受消費者青睞,因為它們是由機器創造的。 人類可能會拒絕AI的想法,因為他們認為這些想法是 不太真實 or 甚至威脅。 或者,他們可能只是喜歡這種想法,所以 已經觀察到 在其他領域之前。

到目前為止,對於機器和AI而言,創造力的許多方面仍然是無可爭議的領域。 但是,有免責聲明。 即使機器無法在創意領域取代人類,但它們 補充人類創造力的巨大幫助。 例如,我們可以提出新問題或發現新問題 我們結合解決 與機器學習。

此外,我們的分析基於這樣的事實,即機器大多在狹窄的數據集上進行創新。 如果AI可以合併大數據,豐富的數據或其他斷開連接的數據,則AI可能會變得更具創意。

同樣,當機器在人類擁有的廣泛智能方面有所進步時,它們可能會在創造力方面有所提高-我們稱之為“通用智能”。 而且這可能不會太遙遠–一些專家 評估是否有50%的機會 機器將在未來50年內達到人類智能。談話

關於作者

技術與創新管理副教授Tim Schweisfurth, 南丹麥大學 技術和創新研究教授RenéChester Goduscheit 奧胡斯大學

本文重新發表 談話 根據知識共享許可。 閱讀 原創文章.

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