¿Podrán las computadoras realizar tareas creativas alguna vez?

Debería ser posible que una máquina diseñada adecuadamente sea creativa.

Las computadoras de hoy no son creativas porque las hemos diseñado específicamente de esa manera. Lo que la gente quiere de una computadora es un comportamiento predecible y óptimo. Como resultado, se ha realizado un gran esfuerzo para crear máquinas que tengan estas propiedades. Cada vez que un programa se desvía de ser determinista, lo arreglamos.

El tipo de creatividad que se describe aquí, escribir novelas y componer canciones, son tipos de autoexpresión cultural. Esto no es una computadora fuerte, ya que las computadoras de hoy no participan en la cultura humana.

¿Queremos computadoras que puedan hacer esto? ¿Hay mercado para las novelas generadas por computadora? ¿Alguien querría leer una novela generada por computadora, incluso si fuera realmente buena?

Tal vez haya un día en que tengamos largometrajes generados por computadora. Las cosas parecen estar moviéndose en esa dirección. ¿Se necesita un humano para llegar a la próxima entrega de fórmula de un thriller de James Bond? ¿Podrían las pruebas A / B de audiencia de las variaciones de caracteres generadas por computadora lograr lo mismo?

Las computadoras han podido hacer muchas tareas que tradicionalmente llamamos “creativas” por un tiempo.

Uno de los primeros ejemplos fueron los programas de descubrimiento computacional diseñados por Herbert Simon, Allen Newell y sus colegas, en los albores de la revolución de la ciencia cognitiva. Por ejemplo, en 1955, Simon y Newell presentaron The Logic Theorist, un programa que podía reproducir pruebas de Principia Mathematica , en algunos casos incluso produciendo pruebas más elegantes. En un trabajo de seguimiento con Pat Langley y otros, diseñaron programas que generaron teorías científicas a partir de datos, redescubriendo nuevamente teorías clave en las ciencias naturales. Aquí hay un libro que resume algunas de esas investigaciones: Descubrimiento científico: Exploraciones computacionales de los procesos creativos: Patrick W. Langley, Gary Bradshaw, Univ Of Chicago, Jan M. Zytkow: 9780262620529: Amazon.com: Libros

En arte , Harold Cohen ha estado trabajando en AARON, un programa que crea pinturas originales, desde 1973. Todavía se encuentra en continuo desarrollo, y fue recogido por Ray Kurzweil (nuestro simpático visionario de AI que predica la singularidad). Puede leer más sobre ese trabajo en curso aquí: Kurzweil CyberArt Technologies. Aquí hay un par de pinturas de ejemplo producidas por AARON:
No es devastador, pero hay otras incursiones en el arte computacional.

En música , David Cope comenzó sus “experimentos en inteligencia musical” (EMI) en 1981 como una forma de lidiar con el bloqueo de su compositor. Su programa es capaz de producir composiciones originales al estilo de compositores particulares. Puede escuchar algunos de los trabajos del programa aquí: http://artsites.ucsc.edu/faculty … La EMI es particularmente interesante, ya que el trabajo que produce es tan inquietantemente similar a la música compuesta por humanos que las personas normalmente no pueden distinguir sus composiciones de las composiciones humanas. Escuchar las composiciones de EMI es francamente bastante surrealista e inquietante. Douglas Hofstadter escribió una maravillosa reflexión sobre esto y lo que significa para la creatividad computacional, que desafortunadamente no pude encontrar en línea de forma gratuita. Tal vez tengas más suerte que yo: Hofstadter, DR, “Staring EMI Straight in the Eye, y haciendo todo lo posible por no inmutarme”. En David Cope, Música virtual: Síntesis computacional del estilo musical, Cambridge, MA: The MIT Press, 2001. Aquí hay una reseña relacionada con EMI: Réquiem para el alma.

En relación con esto, Phil Johnson-Laird escribió un programa que hace una simple improvisación de jazz, que describe aquí: http://psych.princeton.edu/psych … Desafortunadamente, no he tenido la oportunidad de escuchar lo que dice. Aquí hay un enlace a una revisión más reciente del trabajo sobre música computacional: Composición algorítmica: Pensamiento computacional en la música.

En diseño , el grupo de investigación de Hofstadter produjo Letter Spirit ( http://www.cogsci.indiana.edu/le… ), un programa que puede producir nuevos diseños de fuentes. El trabajo más reciente en la tradición del diseño automatizado por computadora explora el uso de algoritmos genéticos y modelos basados ​​en agentes para generar diseños en ingeniería y arquitectura, entre otros.

Así que ahí lo tienen: ciencia , arte , música y diseño . Eso es un poco de trabajo, pero la versión corta es que ha estado sucediendo por un tiempo. Algunas tareas creativas (por ejemplo, danza, comedia de pie, comedia de improvisación / teatro) aún están fuera de los límites de las computadoras debido a limitaciones tecnológicas fundamentales (a menudo relacionadas con entradas / salidas, por ejemplo, PNL, control de motores), pero tenemos suficientes de una idea acerca de cómo los humanos * podrían * hacer estas tareas a un nivel computacional para hacer que una computadora las haga si podemos resolver estas limitaciones. Entonces, la pregunta no es si las computadoras pueden realizar tareas creativas (ya las han estado haciendo), sino si tiene sentido llamar “creativos” a estos programas (oa las computadoras que los implementan). Tendremos que desechar realmente nuestras teorías de la creatividad para poder responder realmente a esa pregunta.

Margaret Boden profundiza en muchos más detalles sobre este tema en su maravilloso libro: The Creative Mind: Myths and Mechanisms: Margaret A. Boden: 9780415314534: Amazon.com: Books. Creo que con algo de Google podrás encontrar una copia gratuita en PDF en algún lugar en línea. Otro libro que encontré muy interesante y útil es este: Inteligencia Artificial y Creatividad: Un Enfoque Interdisciplinario (Estudios en Sistemas Cognitivos): Terry Dartnall: 9780792330615: Amazon.com: Libros. Desafortunadamente, este libro es prohibitivamente costoso; tuve la suerte de poder encontrarlo en la biblioteca de mi universidad.

El hombre dispuesto, las máquinas puede ser creativo.

Entonces, ¿cómo podría uno hacer esto? Una cosa que las máquinas son buenas en eso es la computación . Una cosa en la que los humanos son buenos es la innovación . ¿Qué pasaría si tomáramos un poco de nuestra innovación en música, arte, etc. y representáramos nuestra innovación de tal manera que una máquina realiza algunos cálculos y crea algo que los humanos llamarán “creativo”? Hagamos exactamente eso.

Creatividad computacional en el arte visual.

  1. Los siguientes ejemplos se basan en el trabajo realizado por el grupo del Prof. Jürgen Schmidhuber [ARTE DE BAJA COMPLEJIDAD]

    Digamos que una buena obra de arte no es más que una permutación de diferentes curvas en el espacio. Para que sea aún más fácil para la computadora, deje que estas curvas tengan diferentes radios en algunos centros seleccionados. Y digamos que tomamos muchas de estas curvas y las colocamos en un papel.


    Esta fue nuestra innovación. Ahora vamos a dar un índice a cada una de las curvas. Y dar a la computadora estos conjuntos de índices para el cálculo . Entonces, lo que la computadora hace ahora por simple permutación y combinación selecciona algunas de estas curvas. Una de esas combinaciones puede ser la siguiente:

    Y si eliminamos las líneas donde ocurren las intersecciones, obtenemos:

    Limpio, ¿verdad?

    Entonces, si la computadora siguiera haciendo estas combinaciones aleatorias, seguirá apareciendo algo creativo de vez en cuando. De hecho, hay un modelo de creatividad que dice que los seres humanos, consciente o inconscientemente, siguen haciendo estas combinaciones para encontrar soluciones o arte novedosos. Podemos incluir un clasificador para ayudarlo a diferenciar entre cosas aleatorias y posibles piezas de arte. Aquí hay otro dibujo que el sistema puede hacer:

  2. Otro enfoque que se puede tomar es aprender cómo los artistas hacen una composición. Desarrolle modelos computacionales para perspectiva, proporciones, colores, etc. y cómo todos estos se combinan para dar arte. Esto es más complicado porque es el verdadero negocio. Implica muchos problemas separados y también la integración de sus soluciones debe ser novedosa. El aprendizaje profundo es un tema candente en la actualidad para descubrir conceptos y debería, a su debido tiempo, ser útil para desarrollar lo anterior.

Una vez que sepamos qué pintar, un robot puede transferirlo al papel tal como lo hacen los artistas, no simplemente imprimiendo.

e-David Robot Painting

Creatividad computacional en la música.
Si me pueden perdonar por hacer esta comparación ridícula, diría que la música es un poco más estructurada que el arte visual. Vi esto porque escribí curvas como el bloque de construcción de pinturas, que es una simplificación masiva en sí misma. Sin embargo, incluso los compositores humanos usan notas, escalas mientras componen música. Y existe una buena representación computacional para ellos. Así que la parte que queda por tratar es la composición real.

1. Esta composición de hacer computadora ya existe. Iamus se alimenta con información como los instrumentos que deben componerse y la duración deseada de la composición. Usando algoritmos evolutivos compone una canción. Aquí hay algo que compuso. Predeciblemente titulado Hello World !.
También hay Longplayer. Es la pieza musical más larga de la historia y está compuesta por una computadora basada en una canción determinada. [Más detalles en los comentarios]

2. Así que la computadora anterior crea la composición. Todavía necesita un humano para tocar la canción. Un grupo diferente de investigadores ha ideado una banda de robots. Presentándote, Compressorhead. Los Ramones estarían tan orgullosos. La última vez que revisé esta banda estaba dando presentaciones en vivo a humanos.

Combine 1 y 2 y tenemos un genio musical que está dando a los músicos humanos una carrera por su dinero. No tan pronto. En algún lugar de la línea necesitarán un vocalista. Y un vocalista necesita letras, necesita palabras.

Y para poder “escribir” letras creativas, necesitamos construir algo que sea radicalmente diferente de lo que hicimos al crear arte y música.

Creatividad computacional en el lenguaje
El proceso de adquisición del lenguaje es muy complejo y aún se debate. Oímos muy poco del lenguaje que hablamos, pero podemos no solo deducir la gramática sino también formar oraciones que quizás nunca hayamos escuchado en nuestra vida. No solo usamos metáfora, hipérbole, onomatopeya y otras partes del habla para comunicar nuestros pensamientos. Y como si eso no fuera suficiente, hay una pequeña cosa llamada sarcasmo que parece estar ganando terreno. Implementar un modelo computacional para un lenguaje que sea tan bueno como el de los humanos es en sí mismo una tarea y requiere un cambio de paradigma en la forma en que se aborda la creatividad. Los humanos lo hacen tan bien porque podríamos tener un dispositivo de adquisición de idioma en nuestro cerebro

Sin embargo, abordar problemas específicos es un poco más fácil. Uno de esos problemas (para los humanos también) es el de saber el momento adecuado para insertar un “¡Eso es lo que ella dijo!” broma. Este documento [Eso es lo que ella dijo: identificación de doble entidad] trata exactamente de eso. Imagina robots usando bromas de TWSS para acercarse a los humanos.


Tengo la esperanza de que en el futuro tengamos soluciones innovadoras y bellas artes y música generadas por computadoras.

Las máquinas algún día serán mecánicamente capaces y computacionalmente eficientes para encontrar soluciones elegantes a nuestros problemas y producir arte y música. Pero no tienen ningún motivo ni intención de hacerlo. La intencionalidad es un fenómeno impulsado biológicamente. e implica conciencia, que aún no hemos entendido lo suficiente como para modelarla computacionalmente. Hasta entonces, la verdadera creatividad evadirá las máquinas . Lo más importante de la creatividad es que es un proceso que termina con el observador. En un sentido funcional, sin embargo, las máquinas pueden ser creativas.

En cualquier caso, será interesante ver cómo esta creatividad computacional desafía la creatividad humana. El monopolio del hombre en la creatividad terminará.

Hay tres pasos distintos que se utilizan en la programación de una computadora para realizar una tarea creativa, como escribir un poema, componer música o pintar una imagen. Otras respuestas ya incluyen ejemplos de estos. La adición de impresoras 3D debería permitir el desarrollo de esculturas generadas por computadora. Ilustraré los pasos para la música, ya que actualmente estoy leyendo una sección en Guitar Zer de Gary Marcus que trata sobre la música generada por computadora.

  1. Identificar los elementos a partir de los cuales se construye la pieza. Para música, esto es notas (tono y duración), escalas, acordes, melodía, ritmo y repetición. Pero también son los diferentes sonidos de diferentes instrumentos. Ahora debería ser posible componer por ordenador piezas decentes para piano solo. Con el tiempo y más potencia de la computadora, el compositor de computadoras debe tener toda la gama de sonidos orquestales, incluyendo sintetizador y otros instrumentos electrónicos.
  2. Reglas del programa para combinar los elementos en piezas completas. La música de computadora temprana simplemente escogió un tono aleatorio, la tocó por una duración aleatoria e iteró. Los mejores programas han comenzado analizando la música existente para extraer reglas, luego aplicaron las reglas para combinar los elementos. La historia de la música incluye ejemplos de los cuales se podrían derivar muchas reglas. Entonces, un problema es la frecuencia con la que se aplican las reglas derivadas de unos pocos ejemplos. Microsoft introdujo Songsmith con crearía una pista de respaldo para algo que utiliza entradas cantando. Al parecer, fue un fracaso comercial. No lo he escuchado. Según Marcus, el programa tenía una comprensión sofisticada de melodías basadas en progresiones de acordes, pero no incluía la suficiente variación, novedad y repetición. Quizás los mejores programas simplemente apliquen más reglas, tal vez seleccionadas de una distribución de probabilidad de ocurrencias de reglas en la base de datos. O quizás mejores programas usarán correlaciones entre las reglas de la base de datos, por ejemplo, para equilibrar la novedad y la familiaridad. Esta es un área en la que espero mucho progreso a medida que el nuevo trabajo se base en el trabajo anterior.
  3. Seleccione las piezas exitosas. Este puede ser el aspecto más difícil de la creatividad. Incluso los grandes compositores tienen “obras menores”. Y como dice Marcus, “[El] hecho brutal [es] es que la mayoría de las canciones, incluso las lanzadas por los principales sellos discográficos, fracasan”. Si los artistas creativos tienen problemas para saber qué piezas son realmente buenas, entonces hay desafíos adicionales al escribir un programa para juzgar y seleccionar. No sé si tales programas han sido probados todavía. Todo lo que he escuchado es que los programadores leyeron todos los poemas o escucharon todas las canciones y luego seleccionaron lo ‘mejor’ para publicar. Me recuerda a los padres decidir cuál de las pinturas de los dedos de sus hijos poner en el refrigerador. Pero incluso aquí, puede haber un progreso sorprendente. La coincidencia de patrones, como la que usa Google para las traducciones de idiomas, podría comparar nuevas composiciones con la base de datos histórica. O se podría entrenar una red neuronal comparando canciones existentes con sus éxitos pasados. El hecho de que las reglas integradas en tales algoritmos no sean entendidas por los programadores (o por los expertos del dominio) no significa que no funcionarán. Tal vez serán más exitosos que los ejecutivos en los principales sellos discográficos

Conclusión: el gran arte de la computadora probablemente no vendrá tan pronto como me gustaría, pero no apostaría a que no vendrá en mi vida.

Parte del problema es definir lo que, precisamente, entendemos por “creatividad”. En este sentido, lo que entendemos por “inteligencia”.

La comunidad de Inteligencia Artificial (IA) ha estado luchando con este tema durante décadas.

La respuesta actual es, no, al menos considerando el sentido más amplio de la palabra.

Puede leer una breve historia de “arte computacional” en Creando arte con computadoras del Museo de Historia de Computadoras. ¿La creación aleatoria de patrones geométricos o las pinceladas seguidas heurísticas cuentan como “creatividad”? ¿Por qué o por qué no?

También hay una colección de ensayos de 2012 sobre el tema en el libro Computadoras y creatividad que explora qué entendemos por creatividad y si las computadoras pueden o no actuar de esta manera.

Una forma de creación:

Minsky: por qué la gente piensa que las computadoras no pueden:

¿Podrían las computadoras ser creativas?

Planeo responder “no” al mostrar que no existe tal cosa como “creatividad” en primer lugar. No creo que haya una diferencia sustancial entre pensamiento ordinario y pensamiento creativo. Entonces, ¿por qué pensamos que hay una diferencia? Argumentaré que esto no es realmente una cuestión de lo que se recuerda al artista, sino de lo que tiene en mente el crítico: cuanto menos se entiende la mente de un artista, más creativo parece el trabajo que hace el artista.

No culpo a nadie por no ser capaz de hacer lo que hacen las personas creativas. Tampoco los culpo por no poder explicarlo. (Ni siquiera los culpo por pensar que si no se puede explicar la creatividad, no se puede mecanizar; de hecho, estoy de acuerdo con eso). Pero los culpo por pensar eso, simplemente porque no pueden explicar. ellos mismos, entonces nadie podría imaginar cómo funciona la creatividad. . Después de todo, si no puede entender o imaginar cómo se puede hacer algo. ¡Ciertamente no debería esperar poder imaginar cómo podría hacerlo una máquina!

¿Cuál es el origen de todas esas creencias escépticas? Discutiré primero que estamos indebidamente intimidados por la admiración de nuestros Beethovens y Einsteins. Considere primero cuán difícil nos resulta expresar las maneras en que obtenemos nuestras nuevas ideas, no solo las ideas “creativas”, sino las ideas cotidianas. El problema es que, cuando nos enfocamos en la creatividad, somos propensos a notarlo cuando otros obtienen ideas que no conocemos. Pero cuando obtenemos nuestras propias ideas, las damos por sentado y no preguntamos de dónde las “obtenemos”. En realidad, sabemos muy poco, quizás menos, de cómo pensamos las cosas comunes. acostumbrados a las maravillas del pensamiento cotidiano que nunca nos sorprendemos hasta que las actuaciones inusuales atraen la atención (por supuesto, nuestras supersticiones sobre la creatividad sirven para otras necesidades, por ejemplo, para dar a nuestros héroes cualidades especiales que justifican las cosas que los perdedores comunes no pueden hacer).

¿Debemos suponer que las mentes sobresalientes son diferentes de las mentes ordinarias, excepto en cuestiones de grado? Voy a discutir de ambas maneras. Primero diré: “No, no hay nada especial en un genio, sino una combinación rara y poco probable de virtudes, ninguna muy especial por sí misma”. Luego, diré “Sí, pero para adquirir una combinación así, necesitas al menos un accidente afortunado y tal vez algo más que te permita, en primer lugar, adquirir esas otras habilidades ”.

No veo ningún misterio sobre esa misteriosa combinación en sí misma. Debe haber una intensa preocupación con algún dominio. Debe haber una gran competencia en ese dominio (aunque no en un sentido articulado, académico). Y uno debe tener suficiente confianza en sí mismo, inmunidad a la presión de los compañeros, para romper el control de los paradigmas estándar. Sin eso, uno podría resolver los problemas con la misma dificultad, pero en dominios que no serían llamados “creativos” por sus compañeros. Pero ninguno de ellos parece exigir una diferencia cualitativa básica. Como yo lo veo, cualquier persona común que pueda entender un problema. La conversación ordinaria debe tener ya en su cabeza la mayor parte del poder mental que tienen nuestros pensadores más grandes. En otras palabras, afirmo que el “sentido común y corriente” ya incluye las cosas que se necesitan cuando está mejor equilibrado y más ferozmente motivado para hacer un genio . Entonces, ¿qué hace a esos primeros evaluadores mucho mejor en su trabajo? Quizás dos tipos de diferencia en grado de las mentes ordinarias. Una es la forma en que esas personas aprenden muchas más habilidades y habilidades más profundas.

La otra es la forma en que aprenden a administrar utilizando lo que aprenden. Tal vez bajo la superficie de su dominio más seguro, las personas creativas también tienen algunas habilidades administrativas especiales que unen mejor sus habilidades de superficie. Un buen compositor, por ejemplo, tiene que dominar muchas habilidades de la frase y el tema, pero esas habilidades son compartidas, hasta cierto punto, por todos los que hablan coherentemente. Un artista también tiene que dominar formas de forma más grandes, pero también las personas que conocen estas buenas maneras de compartir esas habilidades “. Muchas personas aprenden muchas habilidades diferentes, pero pocas las combinan lo suficientemente bien como para alcanzarlas. ese rango frontal. Un artista menor domina los detalles finos pero no las formas más grandes, otro tiene las formas pero carece de técnica. (5)

Todavía no sabemos por qué esos “maestros creativos” aprenden tanto. La hipótesis más simple es que se han encontrado con una mejor manera de elegir cómo y qué aprender. ¿Cuál podría ser el secreto? La explicación más simple: tal “regalo” es solo un tipo de “experiencia superior” de saber cómo obtener y usar las otras habilidades. ¿Qué se necesita para aprender eso? Obvio: ¡ uno debe aprender a ser mejor para aprender!

Si eso no es obvio, tal vez nuestra cultura no enseña cómo pensar acerca del aprendizaje. Tendemos a pensar en aprender como algo que simplemente nos sucede, como una esponja empapada. Pero aprender realmente es una masa creciente de habilidades: empezamos con algunas, pero tenemos que aprender el resto. La mayoría de las personas nunca se preocupan por adquirir habilidades de aprendizaje cada vez más avanzadas. ¿Por qué no ” porque no pagan de inmediato! Cuando un niño trata de poner arena en un cubo,

Al niño le preocupa sobre todo llenar cubos y cosas así. Sin embargo, supongamos que, por algún accidente, un niño se interesó en cómo la actividad de llenado de cubos mejoraba con el tiempo y cómo las disposiciones internas de la mente afectaban esa mejora. Si solo una vez un niño se involucró (incluso de manera inconsciente) en cómo aprender mejor, entonces eso podría llevar a un crecimiento exponencial del aprendizaje.

Cada mejor manera de aprender a aprender llevaría a mejores formas de desarrollar más habilidades hasta que esa pequeña diferencia se haya magnificado en un cambio impresionante y cualitativo. Desde este punto de vista, la “creatividad” de primer nivel podría ser solo la consecuencia de los accidentes infantiles en los que el aprendizaje de una persona se vuelve un poco más “autoaplicado” de lo habitual. (6) Si esta imagen es correcta, entonces podríamos ver la creatividad en las máquinas, una vez que comencemos a recorrer el camino de hacer máquinas que aprendan y aprendan a aprender mejor.

Entonces, ¿por qué es tan raro el genio? Bueno, en primer lugar, la pregunta puede ser inesencial, porque la “cola” de cada distribución debe ser pequeña por definición. Pero en el caso de la mejora del pensamiento humano autodirigido, puede ser que todos nosotros estemos ya “cerca de algún borde” de seguridad en algún sentido sociobiológico. Tal vez sea realmente relativamente fácil para ciertos genes cambiar nuestros cerebros para que se enfoquen aún más en aprender mejores formas de aprender. ¡Pero la cantidad no es lo mismo que la calidad y, posiblemente, ninguna cultura podría sobrevivir en la que cada persona diferente encuentra una manera diferente de pensar, completamente diferente! Podría ser cierto, y más bien triste, si hubiera genes para el genio que no fueran difíciles para la Evolución, pero que necesitaran (en lugar de nutrir) una extinción frecuente y exhaustiva, para ayudarnos a mantener el equilibrio en algunas áreas más grandes. escala social.

Creatividad computacional Wikipedia
La creatividad computacional (también conocida como creatividad artificial , creatividad mecánica o computación creativa ) es un esfuerzo multidisciplinario que se ubica en la intersección de los campos de la inteligencia artificial, la psicología cognitiva, la filosofía y las artes.
El objetivo de la creatividad computacional es modelar, simular o replicar la creatividad usando una computadora, para lograr uno de varios fines:

  • Para construir un programa o computadora capaz de creatividad a nivel humano.
  • Para comprender mejor la creatividad humana y formular una perspectiva algorítmica sobre el comportamiento creativo en los seres humanos.
  • Diseñar programas que puedan mejorar la creatividad humana sin ser necesariamente creativos ellos mismos.

El campo de la creatividad computacional se ocupa de cuestiones teóricas y prácticas en el estudio de la creatividad. El trabajo teórico sobre la naturaleza y la definición adecuada de la creatividad se realiza en paralelo con el trabajo práctico sobre la implementación de sistemas que muestran creatividad, con una parte del trabajo que informa al otro.

Sí pueden. Primero debes entender lo que eso significa en el contexto humano y luego traducirlo al contexto artificial. Muchas veces, no se gasta suficiente tiempo y esfuerzo en los aspectos filosóficos y el análisis antes de que uno se ejecute intentando crear una réplica. No debería sorprender en tales casos cuando se queda corto. Entonces no debe ser gobernado imposible. Es que uno no entendió lo que estaban replicando.

Entonces, seguro que la inteligencia artificial puede ser creativa. Encuentra un modelo para la conciencia y tendrás un punto de partida. Buena suerte con eso = P

Me referiría a La barba de la policía está a medio construir: prosa y poesía computarizada por Racter- El primer libro jamás escrito por una computadora

Después de una lectura, tu decides. 🙂 Puede leer más sobre el “autor” aquí -> Racter

Mi respuesta original iba a ser “¿qué demonios? La mayoría de los PROGRAMADORES no tienen la capacidad de pensar creativamente …”.

Decidí que una respuesta más completa estaba en orden. Pero mantengo el sentimiento original.

De ningún modo. Todavía. Este es uno de los objetivos de la IA.

Inherentemente, las computadoras son completamente deductivas. Pueden tomar hechos y manipularlos simbólicamente y pueden sacar conclusiones que consideraríamos completamente lógicas.

La creatividad sería la capacidad de llegar a una respuesta que no se dedujo. La creatividad requiere imaginación, y hasta ahora las computadoras solo pueden imitar eso aplicando una aleatoriedad restringida.

La multitud de AI busca encontrar mejores formas …

Sí, vea los comentarios sobre la imaginación artificial que siguen a este artículo de GigaOm: Este inicio dice que puede encontrar el algoritmo que define sus datos.

Para mí, es importante diferenciar * proceso * de * producto * particularmente en discusiones de IA y en discusiones de creatividad. Personalmente, me parece dudoso que un sistema de IA “experimente” la creatividad o la alcance de una manera que sea muy parecida a la que hacemos los humanos. Por otro lado, es bastante factible para ellos producir música, arte, poesía, recetas de cocina, nuevas drogas, etc. a través de una combinación de aprendizaje automático, pruebas de muchas combinaciones y heurísticas preprogramadas. Incluso en la década de 1960, las computadoras creaban pruebas “novedosas” en matemáticas. El teorema de los cuatro colores fue “probado” usando computadoras que básicamente “fuerza bruta” observaba muchos casos específicos.

Incluso cuando se trata de personas, la distinción es importante. Puedo pasar por un proceso muy creativo e inventar algo. Una búsqueda de patentes puede revelar que la invención ya existe. Técnicamente, desde el punto de vista de * producto *, lo que creé no era creativo porque no era el primero en pensarlo. Pero desde un punto de vista experiencial, podría haber sido muy creativo.

Sí, en el sentido de que pueden crear cosas que nunca hemos concebido (y, a veces, ni siquiera puedo explicar).

La cuestión es que las computadoras son mucho mejores para procesar números que los humanos, que pueden aplicar el método de conjetura y verificación a problemas complejos que nunca podríamos hacer. Sólo está vagamente dirigido, pero significa que considerarán todo, incluso las cosas que no encajan en los modelos actuales para lo que debería funcionar.

Realmente no sabemos con certeza si la creatividad humana dirigida realmente funciona de manera diferente. Pero si lo hace, todavía no hemos encontrado una manera de modelar ese mecanismo. Pero no hay razón para creer que no lo haremos. Una IA fuerte teórica sería capaz de soluciones altamente creativas para casi cualquier problema al ser capaz de aplicar ambas metodologías.

Estoy de acuerdo con quienes dicen que todo depende de lo que es la creatividad. Escuché las piezas a las que estaba vinculado el usuario de Quora y no diría que las encontré especialmente creativas. Parecían demasiado repetitivos y carecían de emociones humanas.

Creo que hay una diferencia entre cuando una computadora programa un segundo en música y cuando una persona escribe las mismas notas. Cuando la persona lo hace, si lo hacen lo suficientemente bien, va a alguna parte. Si lo hacen mal, entonces, al igual que con la música programada por computadora, no va a ninguna parte.

La creatividad requiere juego. Requiere un sentido de significado. Requiere un propósito. Las computadoras no tienen estas cosas y no sé si podemos programarlas para tenerlas.

El significado es algo que inventamos para nosotros mismos. ¿Puede una computadora dar sentido? ¿Podemos programar una computadora para hacer sentido? ¿Eso tiene sentido? Si programamos la computadora para que tenga sentido, ¿la computadora está haciendo sentido o es el programador?

Creo que la creatividad solo puede venir de los seres sintientes. Si podemos convertir una computadora en un ser sensible, entonces probablemente sea creativo. Pero sin sensibilidad; sin conciencia y conciencia y todas esas otras cosas buenas, creo que las computadoras no podrán realizar tareas creativas.

La respuesta, como otros lo han implicado, depende de lo que usted quiere decir con “creativo”. En un sentido muy general, la creatividad es única, y he hecho que las computadoras realicen muchas tareas creativas hasta ese punto (generalmente por accidente). ☺☺ 🙂

El concepto humano normal de creatividad implica singularidad útil o deseable. Impartir una computadora con un sentido de lo que sería útil o deseable no es un problema de “capacidad”. Le está pidiendo a la computadora que “verifique” la conveniencia de cada acción / componente único generado, así como el compuesto. Dado que la conveniencia es relativa al propósito, la verificación debe realizarse en el contexto de uno o más propósitos.

Tenga en cuenta que la verificación de un conjunto de respuestas potenciales puede estar entre los cálculos más difíciles de realizar, y es cuando podemos expresar claramente una respuesta deseable. Comience por tratar de expresar claramente lo que constituye la conveniencia en términos de trabajos creativos existentes. ¿Qué cumple una obra maestra más correctamente / completamente que otra? ¿Qué conjunto de respuestas estás verificando?

Realmente depende de cómo se defina, “creativo”. En general, la “creatividad” implica una mente e incluso una intención.

Sin embargo, si estás más en un estado mental de Art-As-Rorschach-Blot, te indicaré un libro de 1983 titulado Amazon.com: La barba del policía está a medio construir: prosa y poesía de computadora de Racter- The Primer libro jamás escrito por una computadora (9780446380515): Racter, Joan Hall, William Chamberlain, producido por un programa llamado Racter (abreviatura de “Raconteur”) escrito a su vez por William Chamberlain. Incluso hay una página de Facebook: La barba del policía está construida a medias.

Aquí está la primera composición:


La creatividad …?

Estoy seguro de que es posible, sin embargo, la pregunta es: ¿aceptaremos, como humanos, el trabajo creativo de una computadora?

Como si un mono escribiera un libro de repente, ¿los humanos lo considerarían una buena obra de literatura? ¿Incluso si era indistinguible en comparación con algunos de nuestros propios trabajos creativos?

Creo que la respuesta a eso es no. Tal vez porque nos consideramos más avanzados que los monos. ¿Pensaríamos de manera similar con nuestra propia creación computarizada?

El pensamiento creativo es un término que los seres humanos le dan a ciertos tipos de resultados cognitivos que requieren más que una regla obvia.

Las computadoras tienden a seguir un conjunto disperso de reglas, que a su vez conduce a resultados predecibles. Así que podemos afirmar cómodamente que no se está haciendo “creatividad”.

Pero si aumenta la cantidad de cómputo, amplía el conjunto de reglas y permite un poco más de prueba de error y exploración en la mezcla, terminará con algo que se parece mucho más a la creatividad humana.

El programa Eurisko de Douglas Lenat compitió en un juego estratégico llamado Trillion Credit Squadron. Eurisko era un sistema que reflexionaba sobre un conjunto de reglas formales e intentaba (con el tiempo) descubrir nuevas heurísticas.

¡Famoso, Eurisko descubrió que una flota que estaba sobrecargada por embarcaciones dañadas lentamente podría resolver el problema disparando y destruyendo sus propias naves dañadas! Mejorando así la velocidad de la flota.

Cuando compitió, Eurisko tuvo una larga racha ganadora. Tanto es así, que los organizadores cambiaron las reglas para igualar las cosas.

Para mí, esta táctica de juego diabólico ciertamente suena un poco como un pensamiento creativo.

Ellos ahora pueden.

Unilever necesitaba un nuevo diseño de boquilla rociadora para producir detergente para la ropa. Básicamente, lo rocían en una pared como líquido (si recuerdo bien) y se seca en escamas. El tamaño y la forma de los copos y el patrón de dispersión son de alguna manera increíblemente importantes para el proceso. Unos cuantos ingenieros realmente inteligentes pasaron algunos años intentando y no hicieron ningún progreso.

Entonces, a un nuevo líder de proyecto se le ocurrió la idea de dejar que una computadora lo hiciera. Simplemente eligió un diseño de inicio al azar, hizo que la computadora generara 10 variaciones aleatorias. Tomó lo mejor de esas variaciones como punto de partida y lo hizo de nuevo. 3 iteraciones y tenían la mejor boquilla pulverizadora de detergente que el mundo jamás había visto.

Que es casi exactamente cómo la gente lo hace. Simplemente no nos damos cuenta de que lo estamos haciendo de esa manera, porque el proceso se dispersa entre un grupo de personas en un montón de lugares.

La única forma de responder esta pregunta de manera objetiva es definir a los seres humanos de manera objetiva, algo que ha sido difícil y controvertido. De lo contrario estamos comparando incomparables. Pero seguimos empujando el límite entre la inteligencia humana y la máquina, haciendo que las máquinas sean más inteligentes y los humanos menos inteligentes. Solo podemos esperar que la combinación humano / máquina resultante sea más inteligente y creativa.

De acuerdo con el siguiente Ted Talk,

Estamos al borde de una nueva frontera en arte y creatividad, y no es humano. Blaise Agüera y Arcas, científico principal de Google, trabaja con redes neuronales profundas para la percepción de la máquina y el aprendizaje distribuido. En esta cautivadora demostración, muestra cómo las redes neuronales entrenadas para reconocer imágenes se pueden ejecutar en sentido inverso para generarlas. Los resultados: collages espectaculares, alucinantes (¡y poemas!) Que desafían la categorización. “La percepción y la creatividad están muy íntimamente conectadas”, dice Agüera y Arcas. “Cualquier criatura, cualquier ser que sea capaz de hacer actos perceptivos también puede crear”.