人工知能が創造性を欠く理由とそれを助けることができること

人工知能は、私たちの生活のほぼすべての側面に浸透しています。飛行車やロボットの召使いが存在する未来を想像していたのですが、現在は自律走行車やポケットの中に持ち歩くボイスアシスタントが存在する世界に住んでいます。

それにもかかわらず、人工知能があまりにも未発達であるという事実が残っています。現在のAIアルゴリズムは、情報を模倣またはコピーすることしかできません。例えば、デュビュッシー様式のソナタを構成したり、プーシキンの詩を複製したりできますが、構成に意味や感情を込めることはできません。

AIは創造することができますが、創造的ではありません。この限界は、日常生活のすべての側面でその有用性を妨げています。現在、人工知能は、データセットから別のデータセットへのレッスンを転送する方法を理解するために、人間の入力に大きく依存しています。

美：AIの盲点

ものごとに意味や美を見出すことは、人間独自の特性であり、真正に創造的である能力の核心にあります。機械学習は、まだデータセットやパターンを超えて美や意味を見出すことができません。したがって、これは創造性のための大きな盲点です。

同様に、AIはその学習を脱分離化することができません。例えば、1+1=2や2+2=4を学ぶことで加算の原理を外挿することができます。しかし、まだ加算と非数学的な概念である人間の心との間で創造的なつながりを作ることはできません。

現在、AIは、たとえば、シンフォニーや小説を構成することから独自の意味を導き出すことができません。機械学習は、現在のレベルでは創造と創造性の重要性を理解するには十分に発展していません。

しかし、AIは模倣とコピー、完了においては優れています。たとえば、有名な作曲家の未完のアリアを与えられた場合、満足のいくスタイルで適切な方法で曲を完成させることができますが、音符の背後にある重要性や感情的な意味を理解することはできません。

したがって、AIの創造的限界を概説したので、それを助けることができることについて話しましょう。

ディープラーニングプロセスがAIの創造性を解放する鍵となるか

現在、AIは、人間がマークアップされたデータセットを与えることで最もよく機能します。例えば、AIは、人間が正常と潜在的に有害なものを「示す」ためにマークアップされた画像を調べることで、X線異常を検出する方法を学習します。絵を描く、構成する、または他の創造的な取り組みについて「学習」する場合も同様です。

この種のディープラーニングは、ブランド新しいものを生み出すことができる巨大なシステムを開発します。しかし、これは創造性とみなされるでしょうか。 専門家は意見が分かれています。

Somatic CEO Jason Toy は、AIの創造性はまだ実現可能ではないと考えています。彼は「人間が美しいと考え、創造的であると考えているものを取り出してアルゴリズムに入れようとしているのですが、それはしばらくは不可能だと思います」と述べています。

他の専門家は、AIが人間の創造性を高度な認知で補うことに焦点を当てるべきだと考えています。私たちのAIに対する理解はまだ拡大していますが、すでに私たちの個人的な空間や職業的な空間で非常に貴重な支援を提供しています。

ボイスアシスタント、ロボット手術、インタラクティブな伴侶など、AIは私たちの生活様式に驚くべきことを行うことができることを学んでいます。また、私たちの創造性を強化するのにも大いに役立ちます。ただし、まだ完全に創造性の概念を理解することはできません。

AI創造性の未来はどうなるのか

最終的に、ほとんどのAI専門家は、独立した人間の創造性を持つ知能を開発することがAIを研究する最終目標ではないと述べています。代わりに、目標は、私たちが可能な限り何ができるかを探求し、限界を押し広げることです。

この目的のために、AIは人間の心をより創造的に考えるよう刺激します。AIは、私たちの創造性を高度な認知で補うことで、機械学習についての私たちの理解をさらに深めます。私たちが創造した興味深い相互作用です。

したがって、私たちは、AIが現在独立して創造的ではありません。なぜなら、それはまだ創造物に意味を込めることができないからです。しかし、現在の形態でも、AIは人間に前例のない創造性を与えます。

私は、AI創造性の未来が、人間とAIの学習関係の循環的な性質にあります。機械学習が人間の創造性を深めることを許すにつれて、AIが創造性の真の性質を理解することをさらに深めることを期待しています。