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创造力完全是人的能力还是人工智能真的有创造力?

2021-09-22 23:04:11 互联网 来源:
导读 人工智能将计算系统的功能提升到不同的层次。想到计算系统可以模仿人类,甚至令人惊讶。人工智能在我们生活的各个方面都有很多伟大的例子。

人工智能将计算系统的功能提升到不同的层次。想到计算系统可以模仿人类,甚至令人惊讶。人工智能在我们生活的各个方面都有很多伟大的例子。也就是说,计算系统的能力仍然有限,因为它们不能像人类一样创造性地思考。虽然人工智能可以处理和分析复杂的数据,但在抽象、非线性和创造性思维等领域仍然没有太大实力。例如,计算系统很难提出像相对论这样突破性的科学理论。AI能克服这个限制吗?人工智能不断丰富,但到目前为止,还没有做多少工作来将人工智能推向更高的水平。

什么是人工智能?

人工智能是研究计算系统智能的计算机科学领域。虽然听起来很奇怪,但人工智能在某种程度上使计算机能够像人类一样思考、反应和工作。智能计算机可以做许多不同的事情,如计划、语音识别和解决问题。

人工智能发展。

如前所述,人工智能用得太多了,这里不做记录。然而,以下是一些最显著的成就:

谷歌的AI软件AlphaGo在极其复杂的中国游戏Go中击败了世界冠军李塞多。在做动作时,围棋就像国际象棋,但又不像国际象棋,因为围棋中可能的动作数量几乎是无限的,不可能计算出所有可能的动作。

谷歌的人工智能软件写诗。该软件已获得超过11,000首诗歌。根据这些诗歌的数据,软件创造了新的诗歌。

在塔夫茨大学,人工智能软件开发了一种关于扁虫再生的科学理论。这个话题20年来一直是个谜。

AI真的能变得有创造力吗?

尽管取得了这些成就,但很难相信人工智能真的能变得有创造力——至少不会很快。想想上面描述的例子。他们的共同倾向是依赖数据——大量的数据。在做任何新的事情之前,机器需要处理和分析给它们的数据。AI最有可能做的就是根据很多给定的模式找到一个新的模式。这违背了创造力的基本原则。人类的大脑无法存储或处理如此庞大的数据,但也无法阻止它创造出令人难以置信的新奇事物。

人工智能很难涉足的一个领域是纯艺术,根据牛津大学机器学习副教授迈克尔奥斯本(Michael Osborne)的说法,教算法让艺术像人类一样是非常困难的。可以训练算法大量生产艺术品,但很难教会它们质量差和艺术的区别英国知名报纸《卫报》进行的一项调查发现,英国和美国近90%的艺术作品无法实现自动化。

根据这一领域名人的意见,人工智能似乎不会很快成为一个真正的想法。让我们回顾一下这些观点。

大卫科普是加州大学圣克鲁斯分校的作曲家、作家和音乐荣誉教授。

柯普教授长期以来一直试图让计算器写小说,并取得了一些成功。电脑现在可以写短篇小说,但问题在于故事的质量。根据Cope教授的说法,人工智能可能很快就会在30分钟内翻译10000个单词。但是这些故事能给读者带来快乐和价值吗?可能不会。机器写的短篇小说相互关联,为计算机提供分析数据。这里缺少的基本元素是创造力和新鲜感。即使写短篇小说,计算系统也依赖于以前的数据输入。

戈德史密斯大学计算创造力研究组副研究员。

罗德里格斯认为,由于提供的数据类型,人工智能的创造力是有限的。她解释说,数据质量、多样性和数量是让人工智能具有创造性的重要因素。向人工智能系统提供这样的数据通常是失败的。虽然这种情况下AI的能力毋庸置疑,但AI还是要看数据质量。

人工智能如何变成创造力?

人工智能看似有所提升,但不太可能与人类思维相匹配。然而,在某些领域,人工智能可以声称已经完全掌握,比如无人驾驶汽车和汽车制造。事实上,这些行业已经经历了大规模的自动化。为了提高算法的能力,他们需要提供大量更新和变化的数据,以便机器能够适应和学习。基于学习,它能发现新奇的事物。然而,心理学、医学和艺术领域并没有被人工智能所征服。

我们以恐怖电影《摩根》为例,其中IBM Watson认知平台的作用非常突出。基本上,沃森减少了人类通常用来制作这部恐怖电影预告片的巨大努力和时间。纯人力的话,时间会更长。沃森吃了很多恐怖惊悚片的预告片。沃森分析了预告片的视觉效果、声音和构图,选择了最适合的片段。你可以说沃森的努力与人类大脑的努力接近——如果不是相同的话——因为它可以分析和识别合适的片段。

这就是AI的工作原理:模仿。基本上,人工智能模拟它作为输入给出的数据。你提供大量的数据,然后人工智能对数据进行处理和分析,发现新的模式,有人称之为创造力。根据开发深度学习应用程序的初创公司体细胞公司(Temporal)的首席执行官杰森玩具(Jason Toy)的说法,人工智能致力于深度学习的原则。“如果你用成千上万的绘画和图片喂它,你会突然有了这个数学系统,你可以调整参数或向量来获得新的想法,就像它训练一样。rdqu

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相信人工智能可以创造性的人相信这一点,因为它的成就在过去是不可想象的,并且突飞猛进。例如,没有人相信计算机可以区分什么是癌症,什么不是癌症,但Watson目前正在开展这项任务。基本上,这些人依赖于AI的进化趋势。实际上,人工智能在很短的时间内取得了很多成就。但是被忽略的是人工智能用一种常见的方法做了不同的事情 - 深度学习和模仿数据。但创造力要求独立。

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