Die Forschung zur Kreativitätsmodellierung und maschinellen Implementierung künstlicher Intelligenz (im Folgenden als KI bezeichnet) ist plötzlich zu einem heißen Thema geworden. Zu ihren herausragenden Errungenschaften gehört Software, die wissenschaftliche Arbeiten schreiben und den Go-Weltmeister schlagen kann. Mehrstufige künstliche Systeme zur Erstellung von Werken wie Romanen, Gemälden usw. Auch die theoretische Grundlagenforschung hat herausragende Erfolge erzielt, und es wurde eine neue Sache geboren, die die Lücke in der KI schließen kann – „Computational Creativity“. Es gibt zwei Referenzen: Die eine bezieht sich auf die durch künstliche Systeme realisierte Kreativität oder KI-Kreativität, die andere auf den Bereich der KI, der darauf spezialisiert ist, Kreativität in künstlichen Systemen zum Ausdruck zu bringen und theoretische Diskussion und technische Praxis zu integrieren.
Um einen KI-Zweig der rechnerischen Kreativität im chinesischen Stil zu schaffen, sollten wir neben einer umfassenden und eingehenden Untersuchung der erfolgreichen Erfahrungen beim Aufbau ausländischer rechnerischer Kreativität und der Erledigung der „Make-up-Aufgabe“ auch andere in einer Ecke direkt überholen Betreten Sie seine Grenzen und konzentrieren Sie sich auf das Studium der Voraussetzungen, zukunftsweisende grundlegende theoretische Fragen, die sich auf die geisteskognitiven philosophischen Fragen konzentrieren, wie das Prototyp-Instanzproblem der Kreativitätsmodellierung, die Möglichkeit, dass Computer Kreativität verwirklichen, die „Erdung“ und „ „mangelnde Authentizitätsprobleme“ des Software-Engineerings usw.
Ernüchterung und Computerisierung der Kreativität: Modellüberlegungen zur Computerkreativität
KI ermöglicht es Computern, Kreativität zu entfalten, indem sie menschliche oder nichtmenschliche Kreativität als Modelle oder „Prototyp-Instanzen“ modellieren. Dazu müssen wir natürlich zunächst die erforderlichen spirituell-kognitiven philosophischen Fragen beantworten, z. B.: Was genau ist Kreativität selbst? Gibt es eine eigenständige Kreativität, die sich von kognitiven Fähigkeiten wie Denken unterscheidet? gelöst werden? Offen für die menschliche Erkenntnis? Das Problem besteht darin, dass die traditionelle Sichtweise von Innovation, wenn nicht sogar alle, zumindest teilweise ein Hindernis für die Erforschung rechnerischer Kreativität darstellt. Nach der traditionellen romantischen und mystischen Sichtweise von Innovation ist beispielsweise Kreativität selbst eine Art Mysterium oder Mysterium. oder sogar ein Paradoxon. Auch wenn es in der Welt Kreativität gibt, ist sie eine einzigartige Eigenschaft der Musen.
Um die oben genannten Hindernisse für die computergestützte Modellierung der Kreativität zu beseitigen, müssen wir zweifellos versuchen, die Kreativität in den Mittelpunkt der wissenschaftlichen Grundlagenforschung zur KI zu rücken, sie zu entzaubern, ihr Geheimnis zu beseitigen und die Kreativität vom Altar der unerreichbaren Erkenntnis zu holen und zurückzuholen es auf einen objektiven Prozess oder eine Kraft in der Natur. Die sogenannten Mysterien und Mysterien in der Welt beziehen sich auf das vorhandene Wissen der Menschen. Dinge, die in der Vergangenheit nicht klar verstanden wurden, waren Geheimnisse und voller Geheimnisse. In einer Zeit, in der die Wissenschaft unterentwickelt war, galt sie beispielsweise als eine mysteriöse Kraft Ursprüngliche Natur. Status von Naturphänomenen. Das Gleiche gilt für Kreativität.
Der Grund, warum Kreativität kein Geheimnis ist und warum sie von Maschinen modelliert werden kann, liegt im Wesentlichen darin, dass sie auf unseren gewöhnlichen kognitiven Fähigkeiten wie Denken, Vorstellungskraft, Assoziation, Analogie usw. beruht. Wenn sie auf eine bestimmte Art und Weise zusammengeführt werden, entsteht Innovation. In der wissenschaftlichen Sprache wird die Leistung der Kreativität durch verteilte kortikale Netzwerke bestimmt, und ihre Realität hängt nicht von einer einzelnen Gehirnregion ab. Die neuronale Basis der Kreativität ändert sich mit Änderungen in den Aufgabenanforderungen und -formen Kopplung des Standardmodusnetzwerks und des Ausführungskontrollnetzwerks. Die Aktivierung des Standardmodus-Netzwerks spiegelt die spontane Generierung von Ideen oder Informationen aus dem Langzeitgedächtnis wider, während die Aktivierung des exekutiven Kontrollnetzwerks den Prozess widerspiegelt, das Denken auf die Erledigung spezifischer Zielaufgaben zu beschränken. Kreativität ist daher ein natürliches Phänomen, das rechnerisch modelliert und maschinell umgesetzt werden kann. Beim divergenten Denken, von dem die Kreativität am meisten abhängt, bestehen sie in der Aktivierung von Knoten. Wenn diese Knoten sehr fest miteinander verbunden sind, verhalten sie sich wie normale psychologische Phänomene. Menschen denken unterschiedlich, aber es gibt schwache und indirekte Verbindungen, die dann das System dazu erwecken, mit unspezifischer Aktivierung auf die Großhirnrinde einzuwirken. Infolgedessen treten im spirituellen Leben der Menschen häufige Phänomene wie Geistesblitze auf.
Was Inspiration, Epiphanie usw. betrifft, die kognitiv am stärksten verschlossen sind und als geistige Wunder angesehen werden, wird sich ihr Geheimnis langsam auflösen, solange die menschliche Erkenntnis einen Weg hat, in sie einzudringen. Das sogenannte Mysterium besteht lediglich darin, dass die Art und Weise, Probleme zu lösen, sich von der Standardmethode zur Problemanalyse unterscheidet. Das Charakteristikum des letztgenannten Ansatztyps besteht darin, dass er anerkennt, dass das zu lösende Problem leicht in Worte zu fassen ist und dass solche Probleme auf direkte und logische Weise gelöst werden können. Experimente haben gezeigt, dass Probanden, wenn sie mit einem Problem konfrontiert werden, das logisch gelöst werden kann, die Sprache verwenden, um Schritt für Schritt zu berichten, welche Schritte sie unternommen haben, um das Problem zu lösen. Es ist unwahrscheinlich, dass Probanden logische Argumente zur Lösung von Problemen verwenden, die durch Methoden wie Inspiration gelöst werden können. In diesem Fall weist der Problemlösungsprozess unbeschreibliche Merkmale auf. Trotzdem wird ein solcher Prozess der Problemlösung mit Hilfe der Inspiration auch durch das biologische Gehirn vollzogen. Es ist immer noch ein natürlicher Prozess, der durch die Wissenschaft erklärt werden kann Relevante Informationen werden auf bestimmte Weise kodiert und verarbeitet.
Damit Maschinen Kreativität realisieren können, ist es auch notwendig, Kreativität zu berechnen. Die sogenannte Computationalisierung besteht darin, operative Definitionen für Konzepte bereitzustellen oder Kreativität in Attribute zu übersetzen, die auf künstlichen Systemen realisiert werden können, Kreativität und ihre Komponenten in rechnerischen Begriffen neu auszudrücken und ihre wesentlichen Merkmale der formalen oder symbolischen Transformation aufzudecken . Unter Computationalisierung kann auch die Formalisierung relevanter Konzepte in rechnerischer Hinsicht verstanden werden. Es gibt verschiedene Arten der Formalisierung, z. B. algebraische Formalisierung, logische Formalisierung usw. Um den Anforderungen der Formalisierung gerecht zu werden, wurden Forschungsarbeiten wie die algebraische Semiotik ins Leben gerufen. Es versucht, die Struktur von Symbolen, Symbolsystemen und deren Abbildungen logisch zu formalisieren. Mit der Vertiefung der Diskussion über rechnerische Kreativität sind viele rechnerische Schemata für Kreativität mit theoretischer Grundlage und praktischem Wert entstanden, wie etwa kognitive Schemata, prozedurale Schemata, Situationalismus-Schemata, rechnerische Schemata usw. Nach dem Computationalism-Plan bedeutet Computationalism, rechnerische Begriffe wie konzeptionellen Raum, Heuristik und Suche zu verwenden, um Kreativität zu erklären und das Konzept der Kreativität zu rekonstruieren, beispielsweise die Formalisierung der Komponenten und Mechanismen innovativer Fähigkeiten in Maschinen. Nur durch diese Art von Arbeit können Maschinen diese Formalisierungen oder Teile davon realisieren und dann innovative Aufgaben erledigen.
Wie ist Kreativitäts-KI-Modellierung möglich: Erforschung des Mechanismus rechnerischer Kreativität
Ein weiteres Projekt bei der Konstruktion der grundlegenden Theorie der computergestützten Kreativität besteht darin, die Skepsis zu beseitigen, dass Computer und Kreativität nichts miteinander zu tun haben, da Kreativität das Wunder des menschlichen Geistes und das Ding ist, das die wesentlichen Eigenschaften des Menschen am besten verkörpert zum Programm, und alles, was es tut, wird vom Programmierer arrangiert. Sein Merkmal ist, dass es programmiert ist. Programmiert zu sein ist das Gegenteil von Autonomie, die ein unvermeidliches Merkmal der Kreativität ist. Auch wenn ein Computer sogenannte Kreativität zum Ausdruck bringen kann, sollte diese nur dem Programmierer zugeschrieben werden. Die Anweisungen und Regeln im Programm bestimmen alle möglichen Leistungen des Computers und können nicht übertroffen werden.
Solange Sie jedoch Forschung betreiben, die mit der Zeit Schritt hält, werden Sie feststellen, dass die obige Erkenntnis auf einem engen und veralteten Verständnis des Programms basiert. Laut neuer Forschung zu Programmen besteht das Problem bei der obigen Ansicht darin, dass nicht erkannt wird, dass das Programm Änderungen in den Regeln selbst enthält, d. h. das Programm enthält Regeln, die festlegen, wie Änderungen vorgenommen werden sollen, und kann in „lebende Algorithmen“ eingebettet werden " oder sogar kreative Algorithmen, die sich ändern, wenn sich die Situation ändert. Algorithmus. Darüber hinaus sind in Programme Algorithmen eingebettet, die lernen und auf unerwartete Eingaben aus der Umgebung reagieren können. Wichtig ist, dass es auch genetische Algorithmen umfasst, die zufällige Änderungen an den aufgabenorientierten Regeln eines Programms vornehmen. Diese Veränderungen ähneln den Punktmutationen und Kreuzungen, die die biologische Evolution vorantreiben. Viele Evolutionsprogramme umfassen auch eine Fitnessfunktion, die aus jeder neuen Generation von Aufgabenprogrammmitgliedern die besten Mitglieder als „Eltern“ für die nächste Runde zufälliger, regelbasierter Änderungen auswählt. Wenn es keine Fitnessfunktion gibt, wird eine solche Wahl vom Menschen getroffen, aber mit einer solchen Funktion kann die Maschine sie „selbst“ treffen. Dies bedeutet, dass Maschinen aufgrund von Veränderungen im Programmierkonzept über ein spezifisches Gefühl von Autonomie und Kreativität verfügen und auch Ergebnisse erzeugen können, die den beiden Kriterien menschlicher Kreativität (d. h. Neuheit und Nützlichkeit) entsprechen. Am Beispiel der evolutionären Programmierung kann dies zu einer vorläufigen transformativen künstlichen Intelligenz führen, das heißt, es ermöglicht Maschinen transformative Kreativität. Beispielsweise unterscheiden sich einige von einem Programm generierte Bilder völlig von den Originalbildern, bei denen es sich um neue und nützliche Bilder handelt . Denn genetische Algorithmen ermöglichen nicht nur Punktmutationen innerhalb einer einzelnen programmierten Anweisung, etwa die Änderung einer Zahl, sondern auch die kontinuierliche und hierarchische Verschachtelung ganzer bildgenerierender Programme.
Da es sowohl eine theoretische als auch eine praktische Frage ist, wie die Modellierung und Umsetzung von Kreativität durch KI möglich ist und letzterer Aspekt grundlegender und kritischer ist, können wir einen zweigleisigen Ansatz verfolgen und den Ausdruck von Kreativität in künstlichen Systemen anhand beider Theorien untersuchen und Praxis. Wie man das Problem löst und sich auf die Lösung wichtiger Probleme in der Ingenieurpraxis konzentriert. Tatsächlich verfolgt die KI eine Strategie der Diskussion und Praxis und konzentriert sich auf die Gestaltung künstlicher Systeme mit größerer Innovationsfähigkeit. Sie hat eine Vielzahl weltbekannter Ergebnisse erzielt, wie beispielsweise die oben erwähnte Fähigkeit, innovative Arbeiten und kreative Arbeiten zu verfassen. Software aus literarischen und künstlerischen Werken wie AlphaFold, die genaueste Vorhersagen über die am schwierigsten vorhersehbaren Proteinstrukturen machen kann, die weit über die von menschlichen Wissenschaftlern hinausgehen. Vor diesem Hintergrund scheint es nun nicht mehr nötig zu sein, kostbare menschliche Energie auf die Frage zu verschwenden, ob Kreativität möglich ist. Tatsächlich gibt es in der computergestützten Kreativitätsforschung bereits einen solchen Fortschritt, der darin besteht, große theoretische Fragen wie „ob es möglich ist“ beiseite zu legen und auf der Grundlage der Analyse spezifischer Formen der Kreativität einige spezifische und kleine Dinge zu tun, um Künstliches zu ermöglichen Systeme zur Erzielung kreativer Arbeit.
Software-Engineering-Innovation: Der technische Schlüssel zur computergestützten Kreativität
Software-Engineering ist der Prozess der Anwendung systematischer, streng eingeschränkter und quantifizierbarer Methoden auf die Forschung und Praxis technischer Technologien wie Softwareentwicklung, -betrieb und -wartung. Beim Studium der computergestützten Kreativität ist Software Engineering sowohl die treibende Kraft als auch die Hauptarbeit, wie z. B. die Erforschung, Gestaltung und das Schreiben kreativer Software in den Anwendungsbereichen (Malerei, Spiele, wissenschaftliche Entdeckungen usw.), in denen sie tätig ist . In philosophischer Hinsicht handelt es sich um eine wahre „große Nase“, denn ganz gleich, wie viel Ernüchterung, Berechnung und Modellbildungsarbeit in die Kreativität gesteckt wird, sie muss letztlich durch Software umgesetzt und realisiert werden.
Es sollte zugegeben werden, dass zu Beginn die meisten Softwareprogramme, die in der rechnerischen Kreativität auftauchten, zu einem Mittel wurden, da die Menschen dieses Verständnis der Natur und Rolle von Software hatten, das heißt, das Entwerfen von Software ist nichts anderes als das Schreiben von Codes und Algorithmen ein Ende erreichen. Wenn Bewusstsein und Praxis auf diesem Niveau bleiben, kann das Ideal der rechnerischen Kreativität und der kreativen Kreativität nicht Wirklichkeit werden. Basierend auf sorgfältiger Reflexion und Forschung zum Software-Engineering aus der Perspektive innovativer Software haben die Menschen solche Anpassungen am Ziel vorgenommen, nämlich die von der Software generierten Codes und Algorithmen gleichzeitig zu einer innovativen Errungenschaft zu machen und die Software zu einem zu machen Eine seiner Funktionen besteht darin, der Welt Fragen zu stellen und sie nicht nur zu lösen. Dazu muss die Methodik geändert werden. Basierend auf diesem Verständnis ist der Code in der computergestützten Kreativitätsprogrammierung nicht nur ein Werkzeug wie anderswo, sondern kann wie die Ergebnisse oder Prozesse in Wissenschaft oder Kunst sein, das heißt, ein solcher Code hat auch sein eigenes Leben und kann studiert, modifiziert und angewendet werden in unvorhergesehenen Bereichen, kann von Kultur usw. bewundert werden. Software nach diesem Konzept zu entwerfen und zu entwickeln bedeutet nicht nur, sich mit ingenieurwissenschaftlicher und technischer Arbeit zu beschäftigen, sondern auch, sich an philosophischen Diskussionen über Kreativität zu beteiligen. Die Leistung besteht darin, dass philosophische Fragen wie die Natur der Kreativität hier definitiv neu gedacht werden. Neueren Forschungsergebnissen zufolge besteht die Rolle der Kreativität nicht nur darin, Probleme zu lösen, sondern vor allem darin, Fragen über die Welt zu stellen oder die Welt zu problematisieren. Mit Problematisierung meine ich, dass der generierte Code Möglichkeiten aufzeigt, die entweder dazu beitragen, die Welt durch Problemlösung besser zu verstehen, z. B. das Aufdecken einer unerwarteten Anomalie oder Hypothese über einen Datensatz, oder der den Code auf Änderungen anwendet, um die Welt zu verändern.
Die Schlüsselaufgabe des Software-Engineerings ist das Programmieren, denn Computer drücken Kreativität durch Programme aus. Damit Maschinen Kreativität ausdrücken können, müssen wir nicht nur Kreativität untersuchen und berechnen, damit sie in Programme implementiert werden kann, sondern auch die Erschwinglichkeit von Programmen untersuchen, z. B. welche Beziehung zwischen Programmen und Kreativität besteht und ob Kreativität vorliegt welche Stärke erreicht werden kann, in welchem Ausmaß sie erreicht werden kann usw. Vor diesem Hintergrund praktizieren viele Experten für computergestützte Kreativitätsforschung diesen technischen Ansatz, d.
Das „Rätsel um den Verlust der Authentizität“ und seine Lösung: „fundierte“ Modellierung rechnerischer Kreativität
Philosophen und einige KI-Experten, die sich auf grundlegende theoretische Arbeiten konzentrieren, haben in ruhiger Betrachtung über die bestehende rechnerische Kreativitätssoftware und Programmierforschung zugegeben, dass bestehende Software, die verschiedene intelligente Phänomene simuliert, ein „Mangel an Authentizitätsproblem“ aufweist. Dieses Problem ist tatsächlich eine Manifestation dessen, was Searle et al. das „Problem der mangelnden Intentionalität“ bei der Modellierung rechnerischer Kreativität nennen. Wenn Sie es untersuchen, werden Sie feststellen, dass es zwei Situationen gibt, wenn es um die von Menschen gezeigte Kreativität geht: Erstens verwirklicht das System Kreativität wirklich, z. B. wenn das System entweder ein echter Mitarbeiter bei der Innovation ist oder ein autonomes Subjekt, das dies unabhängig tun kann Innovation; zweitens wird das System zur Verwirklichung von Kreativität verwendet und als kreativ interpretiert, d. h. als oberflächlicher Sinn für Kreativität. Aus der internalistischen Sichtweise auf Kreativität wird vorhandene kreative Software nur als kreativ, aber nicht als wirklich kreativ bewertet. Dies ist das Problem des Mangels an echter Kreativität.
Damit Computersysteme wirklich kreativ sind, müssen wir zunächst die Realität der menschlichen Kreativität klären. Was bedeutet es beispielsweise zu sagen, dass sie wirklich kreativ sind? Was sind die Maßstäbe und Ausdrucksformen der Authentizität von Kreativität? Der Grund, warum menschliche Kreativität real ist, liegt darin, dass sie nicht nur wirklich durch menschliche Absichten, Motivation und Macht bestimmt wird und jederzeit angepasst werden kann, sondern auch in die Zwänge und Grenzen der menschlichen Kultur eingebettet, in diese eingedrungen und integriert ist Kultureinflüsse dienen auch der Kultur. Der Umfang der „Authentizität“ kann auch auf viele Aspekte des Lebens ausgeweitet werden, etwa darauf, ob die Beschreibung der eigenen Erfahrungen und Erfahrungen wahr ist. Um künstlichen Innovationssystemen echte Kreativität zu verleihen, besteht zweifellos einer der Auswege darin, die Wurzeln und Bedingungen der Authentizität menschlicher Kreativität zu untersuchen. Solange wir es analysieren, können wir feststellen, dass der Grund, warum Menschen und ihre Kreativität real sind, darin liegt, dass Menschen und ihre Kreativität die Eigenschaft der „Erdung“ haben, das heißt, in ihrer Welt zu leben und verkörpert zu sein, wie Heidegger sagte, Menschen existieren auf der Welt. Wenn man auf das Computersystem zurückblickt, ist seine Kreativität deshalb so unwirklich, weil es nicht geerdet ist und keine Grundlage im Leben hat. Um das Problem der Authentizität zu lösen, besteht der Schlüssel daher darin, das „Erdungs“-Problem rechnergestützter Kreativitätssoftware zu lösen, d die Welt. Tatsächlich arbeiten Experten der computergestützten Kreativitätsforschung bereits an der Lösung dieses Problems, und das Konzept der „situativen computergestützten Kreativität“ ist ein positives Ergebnis. Um das Problem der mangelnden Authentizität zu lösen, ist natürlich auch eine spezifische Ingenieurs- und technische Forschung eine notwendige Voraussetzung. Der Schlüssel hier besteht darin, das Problem der automatischen Generierung von Code zu lösen. Um diese Vision zu verwirklichen, müssen zwei Prinzipien eingehalten werden: Erstens sollte die Welt problematisiert werden; zweitens sollte die Erstellung von Programmen als eigenständige Arbeit und nicht nur als Mittel zum Zweck betrachtet werden. Auf diese Weise bietet die automatisierte Codegenerierung ein geeignetes Testfeld für modernste computergestützte Kreativitätstechniken. Hier ist auch die Rolle der Konversationsgenerierungstechnologie sehr wichtig, da Benutzer nur dadurch glauben können, dass die generierten Codeprodukte nützlich sind, und dann relevante philosophische Probleme lösen können, z. B. wie Computersysteme Autonomie, Intentionalität usw. haben können.