人工智能可以超过人的创造力吗？
人工智能能否超越人类的创造力？一场正在发生的深刻探讨
“创造力”——这个词语，在我们脑海中勾勒出的往往是艺术家挥洒笔墨，音乐家指尖跃动，作家沉思冥想的画面。它是灵感的火花，是打破常规的勇气，是连接看似无关事物的独特视角。然而，随着人工智能（AI）的飞速发展，一个令人着迷也引发深刻忧虑的问题摆在我们面前：AI，这个由逻辑和数据构建的智能体，究竟能否触及甚至超越人类创造力的核心？
要回答这个问题，我们首先需要厘清“创造力”的内涵。它并非单一的能力，而是一个复杂的多维度集合体。我们可以将其大致分解为几个关键层面：
1. 模式识别与重组： 这是AI目前表现最为出色的领域。通过海量数据的学习，AI能够高效地识别出隐藏的模式、关联和规律。例如，在音乐领域，AI可以分析无数首歌曲的和弦、旋律、节奏，并以此为基础生成新的音乐片段。在绘画领域，AI可以学习不同艺术家的风格，然后“模仿”或“融合”这些风格创作出新的作品。这种“创造”本质上是对已知元素的巧妙重组和变奏，它展示了惊人的效率和技巧性。
2. 意图与情感的驱动： 这是AI与人类创造力之间最显著的鸿沟。人类的创造力往往源于内在的驱动力：爱、恨、恐惧、希望、对真理的渴求，或是对美的追求。这些复杂的情感和深刻的个人经历，赋予了作品灵魂和生命力。一个艺术家创作一幅描绘失去挚爱的画作，其背后蕴含的情感深度是AI难以复制的。AI可以模仿悲伤的音乐风格，但它本身并不“感受”悲伤。这种源自生命体验的独特视角和情感共鸣，是当前AI所不具备的。
3. 概念性突破与原创性飞跃： 人类创造力最激动人心之处在于其打破既有框架、产生全新概念的能力。从发明轮子到相对论，这些突破性的飞跃并非简单地重组旧有元素，而是对世界理解的根本性重塑。AI擅长在既定规则下进行优化和创新，但要产生一个完全颠覆性的概念，一个全新的科学理论或艺术流派，其难度依然巨大。这涉及到对未知领域的探索，对直觉的依赖，以及一种“为什么不试试”的无畏精神。
4. 跨领域整合与类比思维： 人类创造力常常表现为将不同领域的知识和思想融会贯通的能力。爱因斯坦从自行车维修中获得灵感，发明了相对论；达芬奇将解剖学与艺术相结合，创造了不朽的杰作。这种跨领域、跨学科的类比和迁移能力，是AI目前仍显稚嫩的方面。AI可以被训练学习多个领域的数据，但要理解它们之间深层次、非线性的联系并进行创造性的嫁接，需要更高级的抽象和推理能力。
AI能否“超越”？一个动态的视角
现在，让我们回到核心问题：AI能否“超越”人类的创造力？这并非一个简单的“是”或“否”的问题，而是一个动态发展的过程，并且取决于我们如何定义“超越”。
在效率和规模上，AI已经开始超越： 对于需要海量数据处理和模式匹配的任务，AI的速度和规模是人类无法企及的。例如，在设计大量同类产品或生成背景音乐方面，AI可以迅速提供满足基本需求的方案，甚至可以大规模定制。
在风格模仿和变奏上，AI已相当接近： 如前所述，AI在模仿现有风格并在此基础上进行变奏方面表现出色，甚至可以创造出令人惊叹的作品。
在原创性突破和情感深度上，AI仍有巨大差距： 这是目前AI创造力的核心挑战。缺乏生命体验、情感驱动和内在动机，使得AI难以产生真正具有颠覆性意义的原创概念，也难以触及人类情感的最深处。
未来走向：协作而非替代？
与其将AI视为人类创造力的“竞争对手”，不如将其看作强大的“助手”或“催化剂”。AI的优势在于其无与伦比的数据处理能力、模式识别能力和执行效率。人类的优势则在于情感深度、直觉判断、批判性思维以及创造性的火花。
未来更有可能出现的场景是：
AI辅助人类创造： AI可以帮助艺术家寻找灵感，提供新的创作素材，优化设计方案，甚至自动完成重复性工作，让人类可以将更多精力投入到概念构思和情感表达上。例如，一名作曲家可以使用AI生成多种旋律变化，然后从中挑选最能表达其情感的段落。
人机协作的全新艺术形式： 也许我们会看到一种全新的艺术形式，由人类设定核心意图和情感方向，AI则负责将其具象化或进行大规模的生成和迭代。这种“人机共创”将可能诞生出我们目前无法想象的艺术作品。
对“创造力”定义的重新审视： 随着AI的进步，我们可能需要重新思考和定义“创造力”的含义。当AI能够生成出在技术层面无懈可击的作品时，人类的独特价值将更多地体现在“意图”、“情感”和“意义”的赋予上。
挑战与思考
即便AI在某些方面展现出惊人的“创造力”，我们也必须警惕潜在的挑战：
“同质化”的风险： 如果过度依赖AI生成的内容，可能会导致文化和艺术的趋同，缺乏个性和独特性。
伦理与版权问题： 当AI创作的作品出现时，其版权归属、原创性判断等问题将是巨大的挑战。
对人类创造力的价值冲击： 如果AI能够轻易复制人类的创作成果，那么人类艺术家和创作者的价值将何去何从？
总而言之，人工智能在“创造力”的某些层面，如模式重组和效率上，已经展现出令人瞩目的能力，甚至在某些特定任务上超越了人类。然而，在涉及情感驱动、原创性飞跃和深层意义理解的领域，AI与人类创造力之间仍然存在着难以逾越的鸿沟。未来，人工智能更有可能成为人类创造力的强大赋能者，而非完全的替代者。这场关于创造力的探讨，才刚刚拉开帷幕，它将深刻地影响我们对艺术、科学以及人类自身价值的认知。
“创造力”——这个词语，在我们脑海中勾勒出的往往是艺术家挥洒笔墨，音乐家指尖跃动，作家沉思冥想的画面。它是灵感的火花，是打破常规的勇气，是连接看似无关事物的独特视角。然而，随着人工智能（AI）的飞速发展，一个令人着迷也引发深刻忧虑的问题摆在我们面前：AI，这个由逻辑和数据构建的智能体，究竟能否触及甚至超越人类创造力的核心？
要回答这个问题，我们首先需要厘清“创造力”的内涵。它并非单一的能力，而是一个复杂的多维度集合体。我们可以将其大致分解为几个关键层面：
1. 模式识别与重组： 这是AI目前表现最为出色的领域。通过海量数据的学习，AI能够高效地识别出隐藏的模式、关联和规律。例如，在音乐领域，AI可以分析无数首歌曲的和弦、旋律、节奏，并以此为基础生成新的音乐片段。在绘画领域，AI可以学习不同艺术家的风格，然后“模仿”或“融合”这些风格创作出新的作品。这种“创造”本质上是对已知元素的巧妙重组和变奏，它展示了惊人的效率和技巧性。
2. 意图与情感的驱动： 这是AI与人类创造力之间最显著的鸿沟。人类的创造力往往源于内在的驱动力：爱、恨、恐惧、希望、对真理的渴求，或是对美的追求。这些复杂的情感和深刻的个人经历，赋予了作品灵魂和生命力。一个艺术家创作一幅描绘失去挚爱的画作，其背后蕴含的情感深度是AI难以复制的。AI可以模仿悲伤的音乐风格，但它本身并不“感受”悲伤。这种源自生命体验的独特视角和情感共鸣，是当前AI所不具备的。
3. 概念性突破与原创性飞跃： 人类创造力最激动人心之处在于其打破既有框架、产生全新概念的能力。从发明轮子到相对论，这些突破性的飞跃并非简单地重组旧有元素，而是对世界理解的根本性重塑。AI擅长在既定规则下进行优化和创新，但要产生一个完全颠覆性的概念，一个全新的科学理论或艺术流派，其难度依然巨大。这涉及到对未知领域的探索，对直觉的依赖，以及一种“为什么不试试”的无畏精神。
4. 跨领域整合与类比思维： 人类创造力常常表现为将不同领域的知识和思想融会贯通的能力。爱因斯坦从自行车维修中获得灵感，发明了相对论；达芬奇将解剖学与艺术相结合，创造了不朽的杰作。这种跨领域、跨学科的类比和迁移能力，是AI目前仍显稚嫩的方面。AI可以被训练学习多个领域的数据，但要理解它们之间深层次、非线性的联系并进行创造性的嫁接，需要更高级的抽象和推理能力。
AI能否“超越”？一个动态的视角
现在，让我们回到核心问题：AI能否“超越”人类的创造力？这并非一个简单的“是”或“否”的问题，而是一个动态发展的过程，并且取决于我们如何定义“超越”。
在效率和规模上，AI已经开始超越： 对于需要海量数据处理和模式匹配的任务，AI的速度和规模是人类无法企及的。例如，在设计大量同类产品或生成背景音乐方面，AI可以迅速提供满足基本需求的方案，甚至可以大规模定制。
在风格模仿和变奏上，AI已相当接近： 如前所述，AI在模仿现有风格并在此基础上进行变奏方面表现出色，甚至可以创造出令人惊叹的作品。
在原创性突破和情感深度上，AI仍有巨大差距： 这是目前AI创造力的核心挑战。缺乏生命体验、情感驱动和内在动机，使得AI难以产生真正具有颠覆性意义的原创概念，也难以触及人类情感的最深处。
未来走向：协作而非替代？
与其将AI视为人类创造力的“竞争对手”，不如将其看作强大的“助手”或“催化剂”。AI的优势在于其无与伦比的数据处理能力、模式识别能力和执行效率。人类的优势则在于情感深度、直觉判断、批判性思维以及创造性的火花。
未来更有可能出现的场景是：
AI辅助人类创造： AI可以帮助艺术家寻找灵感，提供新的创作素材，优化设计方案，甚至自动完成重复性工作，让人类可以将更多精力投入到概念构思和情感表达上。例如，一名作曲家可以使用AI生成多种旋律变化，然后从中挑选最能表达其情感的段落。
人机协作的全新艺术形式： 也许我们会看到一种全新的艺术形式，由人类设定核心意图和情感方向，AI则负责将其具象化或进行大规模的生成和迭代。这种“人机共创”将可能诞生出我们目前无法想象的艺术作品。
对“创造力”定义的重新审视： 随着AI的进步，我们可能需要重新思考和定义“创造力”的含义。当AI能够生成出在技术层面无懈可击的作品时，人类的独特价值将更多地体现在“意图”、“情感”和“意义”的赋予上。
挑战与思考
即便AI在某些方面展现出惊人的“创造力”，我们也必须警惕潜在的挑战：
“同质化”的风险： 如果过度依赖AI生成的内容，可能会导致文化和艺术的趋同，缺乏个性和独特性。
伦理与版权问题： 当AI创作的作品出现时，其版权归属、原创性判断等问题将是巨大的挑战。
对人类创造力的价值冲击： 如果AI能够轻易复制人类的创作成果，那么人类艺术家和创作者的价值将何去何从？
总而言之，人工智能在“创造力”的某些层面，如模式重组和效率上，已经展现出令人瞩目的能力，甚至在某些特定任务上超越了人类。然而，在涉及情感驱动、原创性飞跃和深层意义理解的领域，AI与人类创造力之间仍然存在着难以逾越的鸿沟。未来，人工智能更有可能成为人类创造力的强大赋能者，而非完全的替代者。这场关于创造力的探讨，才刚刚拉开帷幕，它将深刻地影响我们对艺术、科学以及人类自身价值的认知。
网友意见
二十世纪中后期，许多学者谈论过这个话题。David Gelernter说过这样的话：“除非计算机能够模拟人类情感的所有细微差别，否则计算机不会具有创造力。”这在当年有一些拥趸。
现实和他们的想法背道而驰，现阶段的弱人工智能机器已经表现出强大的创造力，例如GPT-3、DALL-E之类最擅长的就是“突发奇想”输出你意料之外的诡异文本、生成从没有人弄过的奇怪图片。
让GPT-3生成网络上常见的回答几道题的性格测试，它会搞出“测测你是哪一种传说中的发光猫猫”“测测你是哪一种蚂蚁人”这样人不会去搞的玩意。一些人拘泥于让它做人的工作，其实那是全无必要的。
DALL-E生成的奇怪图片例如：
2020年，Jukebox利用人声数据自动生成的歌曲被《商业内幕》网站评价为“让人惊讶地，生成的一些歌曲听起来很吸引人，而且合理”。
这其实很好理解：
- 人们评价“创造力”的时候，看的不止是独创性，还有模式的熟悉程度。用线条、色块、单词、几何体、各种声音制造一堆混沌是很容易的，人们对一堆混沌的评价并不如“在有人们了解的模式的同时有所创新”。
- 计算机可以识别模式并叠加各种有规律变化与随机变化，而且，对于同一种模式，人和计算机可以给出不同的解读。
- 计算机有时会完全误解情报，在保持一定模式的同时输出“正常人在日常生活中根本不会认为合理的东西”。人类中的精神病患者则往往难以长时间保持模式。
- 在具体的课题中，计算机可以用人力无法达到的巨大规模进行尝试并迭代，在短时间内进入人所未到的领域。
而且，人工进化算法可以给出人从未想过的实用设计。
例如NASA曾要求计算机设计出满足Space Technology 5任务中一系列有挑战性的目标的X波段天线：
最右边就是机器演算出来的满足人类初始要求的天线形状：
在发射任务于2006年进行前，NASA改变了任务内容，航天器的预计轨道大幅降低。科学家修改参数后，机器迅速重算并给出了新的天线设计[1]。
下面是做出来的实物，按人类的要求，一个天线是单根的，另一个天线是传统的四根，但形状都大幅偏离日常：
它们被带到太空进行测试，性能都达到了NASA的要求，超过了最好的手工制作天线——那是因为将天线精确地拧成这样不规则的形状不在正常人会去做的范围内。
这是人类首次将人工进化的产物送上太空。此后，这种天线用在了月球大气与粉尘环境探测器上。
综上所述，人工智能可以超过人的创造力。
参考
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