3. Inspiruj wyobraźnię

https://aie24.pl/

Kiedy systemy sztucznej inteligencji generują nowe pomysły, pozwalając ludziom lepiej zrozumieć samych siebie i otwierać nowe kreatywne ścieżki (wyobraźnia), mogą stanowić dla ludzi wyzwanie i prowadzić w kierunku innowacji. Rozróżniamy różne sposoby, w jakie sztuczna inteligencja może inspirować wyobraźnię:

  • Systemy sztucznej inteligencji mogą generować całkowicie nowatorskie pomysły w oparciu o innowacyjną analizę zbiorów danych (sztuczna inteligencja ma holistyczne podejście do kreatywności dzięki licznym źródłom informacji, którymi może się bawić).
  • Systemy sztucznej inteligencji mogą być źródłem nowatorskich rozwiązań bez interwencji człowieka (takich jak wykorzystanie robotyki w szpitalu przyszłości do obsługi logistyki i transportu lub umożliwienia nowych procedur na sali operacyjnej).
  • Sztuczna inteligencja jako wirtuozowski współpracownik i źródło inspiracji (np. wykorzystanie sztucznej inteligencji do szkolenia ekspertów poprzez symulację niewidocznych i ekstremalnych sytuacji lub inspirowanie profesjonalistów w dziedzinie projektowania budowlanego, przemysłowego i artystycznego).

2. Inspiruj do nieszablonowego myślenia

https://aie24.pl/

Drugim sposobem, w jaki sztuczna inteligencja może zwiększyć kreatywność, jest inspirowanie nieszablonowego myślenia. To jest „pierwszy poziom” kreatywności. Systemy sztucznej inteligencji łączące heterogeniczne zbiory danych mogą sugerować nowatorskie pomysły na zwiększenie ludzkiej kreatywności. Nie jest to ani świat mimiki, ani czysta ideacja, ale sztuczna inteligencja może być używana jako przycisk przełącznika lub równowaga, aby połączyć czystą wyobraźnię z optymalizacją wykorzystującą nieoczekiwane i różne źródła informacji.

  • AI jest „oświeconym” (dzięki danym i kombinacji) współpracownikiem ludzkiego twórczego umysłu.
  • Sztuczna inteligencja, dzięki modelom generatywnym wytrenowanym na dużych zbiorach danych pochodzących z crowdsourcingu, może badać pomysły, które wpływają na menedżerów, artystów i kuratorów w celu tworzenia usług i pracy, w które społeczeństwo jest bardziej skłonne się zaangażować (tak jest w przypadku algorytmów rekomendacji, takich jak Netflix i Spotify).

• Sztuczna inteligencja stymuluje wymianę doświadczeń poprzez konfrontowanie menedżerów z możliwościami wykraczającymi poza ich podstawową wiedzę specjalistyczną (jak w przypadku inteligentnej automatyzacji fabryki).

1. Inspiruj metody zwinne

https://aie24.pl/

Metody zwinne pomagają organizacjom przejść od sztywnych do odpornych, zmieniając sposób wykonywania pracy. Stwierdzono, że firmy, które przeskalowały sztuczną inteligencję w całej firmie i osiągnęły znaczącą wartość ze swoich inwestycji, przeznaczają 10% swoich inwestycji w sztuczną inteligencję na algorytmy, 20% na technologie, a 70% na osadzanie sztucznej inteligencji w procesach biznesowych i zwinnych sposobach pracy (BCG, 2022). Innymi słowy, organizacje te inwestują dwa razy więcej w ludzi i procesy niż w technologie. Sztuczna inteligencja może pomóc w opracowaniu nowych zwinnych podejść, zwłaszcza w zakresie innowacji i zarządzania projektami. Na przykład systemy sztucznej inteligencji naśladujące ludzkie funkcje poznawcze mogą służyć jako narzędzie

  • pomoc w podejmowaniu decyzji w złożonych środowiskach i proponowanie zoptymalizowanych rozwiązań wspomagających proces twórczy (np. przypadek Starck-Kartell i Autodesk wykorzystujący systemy sztucznej inteligencji do rozwiązywania problemów związanych z produkcją projektową ).
  • dokonać inżynierii wstecznej procesu twórczego i dojść do jego głębszego zrozumienia (np. przypadek próby nauczenia maszyny malowania).
  • wykonywanie powtarzalnych i deterministycznych zadań, aby praktycy mogli skupić się na bardziej kreatywnych zadaniach (tj. w przypadku tworzenia filmów 99% pracy to w niektórych przypadkach setki godzin nagrań wideo, aby dotrzeć do podstawowych elementów do wykorzystania. Nadal więc istnieje bardzo dobry powód, aby używać technologii jako asystenta, zamiast zastępować człowieka w pętli).

Przypadek Starck-Kartell-Autodesk

Starck-Kartell-Autodesk: sztuczna inteligencja i projektowanie

Phillipe Stark nawiązał współpracę z Kartell, firmą specjalizującą się w projektowaniu i produkcji wysokiej jakości mebli z tworzyw sztucznych, oraz Autodesk, jedną z najbardziej znanych na świecie firm zajmujących się oprogramowaniem i inżynierią 3D, aby rozwiązać zagadkowe wyzwanie związane z projektowaniem mebli. Firma zastosowała sztuczną inteligencję do zaprojektowania krzesła, na którym wygodnie siedziałaby osoba, a jednocześnie wymagała jak najmniejszej ilości materiałów do produkcji. Zachowując standardy zarówno Starck, jak i Kartell, krzesło powinno nie tylko być estetyczne i mieć minimalistyczny elegancki profil, ale powinno również spełniać wszystkie wymagania konstrukcyjne, które przejdą wszelkie wymagane certyfikaty, co skłoniło do użycia prototypowego oprogramowania Autodesk. Zespół był zaangażowany w opracowanie algorytmu do przetwarzania ich instrukcji i koncepcji. Badania zaowocowały najbardziej kreatywnym wynikiem osiągniętym dzięki projektowaniu generatywnemu. Krzesło „A. I”. został zaprezentowany podczas Międzynarodowego Tygodnia Mebli i Wzornictwa 2019 na wystawie Salone del Mobile w Mediolanie. Krzesło zostało zbudowane jako pierwsze na świecie krzesło produkcyjne stworzone z wykorzystaniem Sztucznej Inteligencji. Krzesło powstało dzięki połączeniu sztucznej inteligencji i udziału człowieka, przy czym zaangażowanie człowieka ograniczało się do wspomagania sztucznej inteligencji podczas procesu produkcyjnego. Ta współpraca zwiększa zdolność projektanta do produktywności i innowacyjności.

Jak sztuczna inteligencja może inspirować indywidualną kreatywność

https://aie24.pl/

Kiedy firma opracowuje lub wdraża narzędzia pomagające ludziom przezwyciężyć kreatywne wyzwania, nie chodzi tylko o ulepszanie sztucznej inteligencji w izolacji, ale o ulepszanie jej w sposób, który uzupełnia ludzi, dzięki czemu można mieć bardziej efektywne zespoły ludzi i sztucznej inteligencji pracujące nad wspólnymi celami. W ten sposób wyprowadzamy trzy główne sposoby, w jakie sztuczna inteligencja może inspirować indywidualną kreatywność.

Jak systemy sztucznej inteligencji wpływają na praktykę twórczą: badanie artystów

https://aie24.pl/

Systemy sztucznej inteligencji stosowane do kreatywnych lub złożonych zadań mogą być wykorzystywane nie tylko jako narzędzia przypominające robotników. Zidentyfikowane przez nas cechy twórcze mogą również sprzyjać ludzkiej kreatywności, inspirując różne etapy procesu twórczego myślenia człowieka. Aby skonfrontować te ustalenia, zwróciliśmy się do profesjonalistów zajmujących się kreatywnością za pomocą wspomnianych wcześniej narzędzi sztucznej inteligencji. W tej sekcji odwołujemy się do trwającego badania opartego na pogłębionych wywiadach z artystami pionierami sztuki sztucznej inteligencji (AIArtists.org), aby dowiedzieć się, w jaki sposób wykorzystują oni różne systemy sztucznej inteligencji sklasyfikowane w trzech głównych kategoriach opisanych wcześniej i jak sztuczna inteligencja wpłynęła na ich kreatywność ćwiczyć. Badanie koncentruje się na artystach, biorąc pod uwagę cechy twórcze i innowacyjność ich zadania, które zostały uznane za podobne do działalności przedsiębiorcy i projektanta (Chaston & Sadler-Smith, 2012). Artyści, podobnie jak przedsiębiorcy i menedżerowie, mają produkt lub pomysł do sprzedania. Decydują się na rozpoczęcie działalności gospodarczej, ponieważ przedsiębiorczość może uosabiać ich zainteresowania, umiejętności i talenty w ich pracy. Na podstawie wywiadów przeprowadzonych z dużą próbą artystów wykorzystujących AI w swojej działalności (Artyści AI) zaobserwowano trzy główne wymiary oddziaływania:

  1. System AI jako nowy zasób instrumentalny

Niektórzy artyści uważają głównie sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe i kod generatywny za nowe, instrumentalne zasoby w swoich najnowszych pracach. Jak każde inne nowe narzędzie, głębia kreatywnego potencjału sztucznej inteligencji dopiero zaczyna się zarysowywać. Dla mnie w mojej pracy uczenie maszynowe jest narzędziem, podobnie jak atrament czy węgiel. Robi różne rzeczy i oferuje inną historię, kiedy zdecydujesz się z nim pracować. Jego znaczenie będzie tylko rosło. Ignorowanie tego wydaje się po prostu celowe. (artysta 1)

  1. System AI jako narzędzie do eksploracji możliwości

Stwierdzono również, że systemy sztucznej inteligencji inspirują wyobraźnię i sprzyjają nowym pomysłom inspirującym ludzką kreatywność i pozwalającym badać możliwości. Myślę, że to rozszerza ludzką kreatywność na nowe poziomy. Musisz mieć wyobraźnię, aby mieć kreatywność, ale ludzka wyobraźnia jest ograniczona, ponieważ ogranicza nas nasz świat. Maszyna jest dobra w odkrywaniu możliwości, więc jeśli możemy ją ustawić tak, aby odkrywała dla ciebie możliwości w przestrzeni artystycznej, wtedy maszyna może dać ci wiele nowych pomysłów.

(artysta 2)

„Przez całą moją praktykę przewija się mój związek z technologią. Fascynuje mnie, jak sztuczna inteligencja może odkrywać potencjał choreografii. Zwykle proszę moich tancerzy, aby tworzyli iteracyjne wersje pomysłu. Wykonuje to 400 000 iteracji. Płótno jest o wiele większe.

(artysta 4)

  1. System AI jako nowy zasób instrumentalny

Niektórzy artyści uważają głównie sztuczną inteligencję, uczenie maszynowe i kod generatywny za nowe, instrumentalne zasoby w swoich najnowszych pracach. Jak każde inne nowe narzędzie, głębia kreatywnego potencjału sztucznej inteligencji dopiero zaczyna się zarysowywać. Dla mnie w mojej pracy uczenie maszynowe jest narzędziem, podobnie jak atrament czy węgiel. Robi różne rzeczy i oferuje inną historię, kiedy zdecydujesz się z nim pracować. Jego znaczenie będzie tylko rosło. Ignorowanie tego wydaje się po prostu celowe. (artysta 1)

  1. System AI jako narzędzie do eksploracji możliwości

Stwierdzono również, że systemy sztucznej inteligencji inspirują wyobraźnię i sprzyjają nowym pomysłom inspirującym ludzką kreatywność i pozwalającym badać możliwości. Myślę, że to rozszerza ludzką kreatywność na nowe poziomy. Musisz mieć wyobraźnię, aby mieć kreatywność, ale ludzka wyobraźnia jest ograniczona, ponieważ ogranicza nas nasz świat. Maszyna jest dobra w odkrywaniu możliwości, więc jeśli możemy ją ustawić tak, aby odkrywała dla ciebie możliwości w przestrzeni artystycznej, wtedy maszyna może dać ci wiele nowych pomysłów.

(artysta 2)

„Przez całą moją praktykę przewija się mój związek z technologią. Fascynuje mnie, jak sztuczna inteligencja może odkrywać potencjał choreografii. Zwykle proszę moich tancerzy, aby tworzyli iteracyjne wersje pomysłu. Wykonuje to 400 000 iteracji. Płótno jest o wiele większe.

(artysta 4)

  1. System AI jako prawdziwy inspirator i nauczyciel

Sztuczna inteligencja może również napędzać inspiracje, które będą miały wpływ na sposób, w jaki ludzie rozwijają i doświadczają ekspresji wizualnej, rozpowszechniają informacje i generują kampanie reklamowe. Nagrody za twórczą ekspresję są nieograniczone. Niektórzy z artystów, z którymi przeprowadzono wywiady, określają systemy AI mianem inspiratorów. Moja sztuczna inteligencja była wirtuozowskim współpracownikiem. I jak wie każdy, kto miał szczęście blisko współpracować z wirtuozem, mój partner AI był prawdziwą inspiracją i nauczycielem. Dosłownie teraz widzę świat inaczej; moja obszerna ekspozycja na sposób, w jaki DeepDream interpretuje moje obrazy krajobrazów, spowodowała, że czasami postrzegam rzeczywiste krajobrazy inaczej, szczególnie w określonych warunkach oświetleniowych. Zwiększyło to moją zdolność twórczego widzenia.

(artysta 5)

Ale jeśli dają nam nowe sposoby doświadczania i rozumienia otaczającego nas świata, to umożliwiają nam nowe sposoby wyobrażania sobie naszej przyszłości. (artysta 6)

Działa głównie jako nowe medium do eksploracji zarówno od strony technologicznej („Co jeszcze to może zrobić?”), jak i artystycznej („Jak mogę to kontrolować lub kierować, aby wyrazić siebie”). Wpływ, jaki ML ma i będzie miał w szerszym sensie społecznym, również dał mi wiele do myślenia i wpływa na to, jak i co próbuję wyrazić artystycznie.

(artysta 7)

  1. System AI jako narzędzie dekonstrukcji procesu twórczego

Inni artyści opisali wykorzystanie systemów AI jako procesu symbiotycznego, aby lepiej zrozumieć sam proces twórczy i zdekonstruować go w logicznych krokach. Dzięki procesowi pomagania maszynie w poznawaniu natury odkryłem, że rzeczywiście jest to proces symbiotyczny. „Artysta” musi dostroić obrazy, które są umieszczane w „maszynie”, aby stworzyć własną interpretację natury. A artysta musi nadal wybierać prace, które tworzy maszyna (podobnie jak fotografowie używaliby stykówki), aby stworzyć najbardziej wyjątkową i szczerze mówiąc piękną interpretację natury.

(artysta 8)

Możliwość zaangażowania się w tworzenie znaków we współpracy z robotem oznacza, że nie zawsze wiem, co robię – i to było pouczające. Pomogło mi to przeanalizować i zakwestionować, jakie narracje opowiadamy, kiedy angażujemy się we współpracę z agentami mechanicznymi i ogólnie technologiami. W rozmowie o sztucznej inteligencji robi się to szeroko – dystopijne, utopijne, czasami pełne kontrowersji. Kiedy ludzie myślą o sztucznej inteligencji, mają tendencję do przypisywania lub wyobrażania sobie znacznej sprawczości. Coś w rodzaju sztucznej świadomości, jakkolwiek dalekosiężne by to nie było. Zmusza mnie ludzka zdolność do antropomorfizacji naszych relacji z maszynami, zwłaszcza z robotami, i tego, jak może to stać się lustrem tego, jak postrzegamy siebie i nasze interakcje z innymi. Niektóre modele dydaktyczne są wspierane przez rozwój IoT i interfejsów głosowych. Ale modele współpracy są dla mnie bardziej interesujące. To nowy etap badania autorstwa i agencji. Zaczyna się zastanawiać, kto rządzi? Nad kim chcemy mieć kontrolę? Czy o to chodzi?

(artysta 9)

Niektórzy artyści zgłaszali również, że próba nauczenia maszyn malowania zmusiła je do inżynierii wstecznej procesu twórczego i w rezultacie do głębszego zrozumienia procesu twórczego. Z każdym obrazem tworzonym przez moje roboty próbuję je nauczyć jak samodzielnie podejmować wszystkie decyzje estetyczne, które podejmuję malując. To był fascynujący proces, ponieważ aby nauczyć maszynę mojej kreatywności, jestem zmuszony rozłożyć ten proces na logiczne kroki. Czasami udaje mi się odnieść sukces w moich próbach, a innym razem ponoszę porażkę. Ale kiedy znajduję algorytm, który spełnia określoną funkcję artystyczną i wykonuje tę funkcję dobrze, nie mogę przestać się zastanawiać, czy to właśnie dzieje się w moim własnym umyśle.

(artysta 10)

Ten proces dekonstrukcji kreatywności daje artystom wgląd w to, jak działa ich kreatywność – i lepsze zrozumienie, jak działa ich umysł. Pozwala to na głębsze zrozumienie siebie poprzez lepsze poznanie ich procesu twórczego. Tabela  klasyfikuje narzędzia używane przez każdego artystę według trzech kategorii i pokazuje podkreślany przez artystów wpływ na doświadczenie twórcze.

NAŚLADUJĄC LUDZKIE POZNANIE

Artysta (choreograf): wpływ, jaki ML ma i będzie miał na szersze społeczeństwo, również dał mi wiele do myślenia i wpływa na to, jak i co próbuję wyrazić artystycznie.

Artysta (malarz): Próba nauczenia moich maszyn, jak malować, zmusiła mnie do inżynierii wstecznej mojego własnego procesu twórczego, w wyniku czego doszedłem do jego głębszego zrozumienia. . . . Jestem zmuszony rozłożyć ten proces na logiczne kroki.

Artysta pracujący nad projektami w miejscach publicznych: kiedy wprowadzasz algorytmy uczenia maszynowego, algorytmy sztucznej inteligencji, nagle masz w ręku zdolności poznawcze jako artysta.

Artysta pracujący z samodzielnie wygenerowanymi zestawami danych i kreatywnym potencjałem uczenia maszynowego: uczenie maszynowe jest narzędziem, podobnie jak atrament czy węgiel drzewny. Robi różne rzeczy i oferuje inną historię, kiedy zdecydujesz się z nim pracować.

Artysta i robotyk, który bada ludzkość poprzez sztukę i technologię: sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe i kod generatywny odegrały kluczową rolę w mojej ostatniej pracy.

ŁĄCZENIE KONCEPCJI

Artysta i technolog: Dzięki tej pracy zdałem sobie sprawę, że sztuczna inteligencja to nowe narzędzie, które daje nam nowe sposoby doświadczania i rozumienia otaczającego nas świata, umożliwiając nam nowe sposoby wyobrażania sobie naszej przyszłości.

Artysta, programista i wiodący edukator w dziedzinie kreatywnej sztucznej inteligencji: Interesują mnie modele generatywne wytrenowane na dużych zbiorach danych pochodzących z crowdsourcingu w celu zbadania idei zbiorowej wyobraźni, a także zastosowań uczenia się w czasie rzeczywistym w locie do tworzenia interaktywności, zwłaszcza w kontekście występów na żywo.

POMYSŁ, ABY ZBUDOWAĆ NOWOŚĆ

Założyciele ruchu artystycznego sztucznej inteligencji: sztuczna inteligencja wniosła do mojej pracy poziom zawiłości, tajemniczości i wdzięku, który byłby dla mnie niezwykle trudny, jeśli nie niemożliwy do osiągnięcia własnymi rękami i wyobraźnią. W tym sensie moja sztuczna inteligencja była wirtuozowskim współpracownikiem, prawdziwą inspiracją i nauczycielem. Zwiększyło to moją zdolność twórczego widzenia.

Wielokrotnie nagradzana artystka, która używa odtworzonych ręcznie i technologicznie znaków do badania komunikacji między ludźmi a maszynami: Ludzka zdolność do antropomorfizacji naszego stosunku do maszyn, zwłaszcza do robotów, zmusza mnie do antropomorfizacji i tego, jak może to stać się lustrem tego, jak postrzegamy nas samych i naszych interakcji z innymi.

Profesor, badacz i przedsiębiorca, którego pionierska praca bada, czy sztuczna inteligencja może być kreatywna bez interwencji człowieka: myślę, że rozszerza ludzką kreatywność na zupełnie nowy poziom. Musisz mieć wyobraźnię, aby mieć kreatywność, ale ludzka wyobraźnia jest ograniczona, ponieważ ogranicza nas nasz świat. Maszyna jest dobra w odkrywaniu możliwości, więc jeśli możemy ją ustawić tak, aby odkrywała dla ciebie możliwości w przestrzeni artystycznej, wtedy maszyna może dać ci wiele nowych pomysłów.

Pomysły na zbudowanie nowości

https://aie24.pl/

Systemy sztucznej inteligencji mogą również komponować muzykę, tworzyć dzieła sztuki i rzeźby, projektować obiekty oraz pisać piosenki lub wiersze. Na przykład LyricJam to system sztucznej inteligencji stworzony przez naukowców z Laboratorium Przetwarzania Języka Naturalnego Uniwersytetu Waterloo, który słucha muzyki na żywo i generuje teksty w czasie rzeczywistym, aby dopasować je do odtwarzanej piosenki (Facebook IQ, 2022). Oprogramowanie wykorzystuje sieć neuronową do analizy progresji akordów, tempa i instrumentacji, a następnie sugeruje słowa odzwierciedlające nastrój melodii. To inspiruje artystę nowymi pomysłami i wyrażeniami. Te eksperymenty z kreatywnością obliczeniową są możliwe dzięki dramatycznemu postępowi w głębokim uczeniu się, który sprawia, że te systemy sztucznej inteligencji są elastyczne i zdolne do uczenia się w sposób nienadzorowany, aby podejmować różnorodne zadania. Te systemy sztucznej inteligencji są również w stanie odkrywać wzorce i uogólniać na ich podstawie (przypadkowa kreatywność). Co więcej, nieodłączny element losowości w algorytmach głębokiego uczenia się prowadzi do zmienności w wynikach modeli wykorzystywanych w aplikacjach kreatywnych. Człowiek bada dane wyjściowe i uczy system sztucznej inteligencji, jak wybierać spośród wielu kombinacji. Podobnie roboty chirurgiczne i systemy diagnostyczne wspomagane sztuczną inteligencją mogą umożliwić praktykom projektowanie nowych innowacyjnych procedur w celu rozwiązania wcześniej niemożliwej operacji lub identyfikacji wcześniej niewykrywalnych guzów.

  • Huawei wykorzystuje sztuczną inteligencję w swoim smartfonie Huawei Mate 20 Pro do tworzenia nowych melodii. Inżynierowie przesyłali muzykę w postaci danych do podwójnego procesora neuronowego telefonu, dzięki czemu sztuczna inteligencja miała informacje o barwie, tonacji i metrum, których na przykład Schubert lubił używać w swoich melodiach. Następnie sztuczna inteligencja stworzyła melodie na podstawie tych informacji, a kompozytor wybrał swoje ulubione, zaaranżował te melodie i przekształcił je w dwie ostatnie części, aby ukończyć „Niedokończoną” Symfonię Schuberta.
  • Aiva (Artificial Intelligence Virtual Artist) została przeszkolona przez swoich twórców w zakresie komponowania muzyki klasycznej. Poprzez analizę ogromnego zbioru partycji muzycznych napisanych przez znanych kompozytorów, takich jak Mozart, Beethoven i Bach), jest w stanie zbudować model matematyczny reprezentujący istotę muzyki. Korzystając z tego modelu, Aiva generuje nową muzykę i wiele ścieżek dźwiękowych.
  • Mikroinstrument medyczny, zmniejszając instrumentarium chirurgiczne, dodając ruchomość zbliżoną do nadgarstka i manipulując nim za pomocą robota, może redukować drżenia i skalować ruchy rąk chirurgów, aby umożliwić wykonywanie zabiegów, które wydawały się niewyobrażalne w dziedzinie mikrochirurgii dziecięcej lub rekonstrukcji kanałów limfatycznych.

Łączenie pojęć

https://aie24.pl/

Drugi klaster obejmuje systemy sztucznej inteligencji, które mogą łączyć różne koncepcje, takie jak style muzyczne, melodie lub obrazy, generując nowe alternatywy. Dzięki uczeniu maszynowemu system sztucznej inteligencji może uczyć się na podstawie ogromnych ilości danych. Następnie może mieszać różne zestawy danych, aby stworzyć dzieła sztuki, które mogą następnie stymulować ludzką kreatywność. Zamiast wymyślać jeden kreatywny pomysł, artyści mogą porównywać wiele różnych wyników i od tego momentu stymulować swój proces twórczy. Generatywne systemy sztucznej inteligencji, takie jak DALL•E 2 lub Midjourney, są w stanie nauczyć się relacji między obrazami a tekstem używanym do ich opisu. Używają procesu zwanego „dyfuzją”, który zaczyna się od wzoru losowych kropek i stopniowo zmienia ten wzór w kierunku obrazu, gdy rozpoznaje określone aspekty tego obrazu. Ten system sztucznej inteligencji jest również w stanie generować bardziej realistyczne i dokładne obrazy o dużej rozdzielczości (rysunek 2.5). Dotyczy to również inteligentnej automatyzacji fabryk, gdzie połączenie oprogramowania do zarządzania wspomaganego przez sztuczną inteligencję z zaawansowanymi czujnikami, autonomicznymi pojazdami naziemnymi (AGV ), czy też roboty mogą generować kreatywne sposoby optymalizacji przepływów w magazynie czy obsłudze linii produkcyjnej. W tabeli  przedstawiono przykładowe przypadki systemów sztucznej inteligencji, które mogą łączyć koncepcje.

  • MuseNet to głęboka sieć neuronowa, która może generować czterominutowe kompozycje muzyczne z wykorzystaniem dziesięciu różnych instrumentów i może łączyć style. Ten system sztucznej inteligencji odkrywa wzorce harmonii, rytmu i stylu, ucząc się przewidywać następny token w setkach tysięcy plików MIDI.
  • GPT-4 może generować przekonujący tekst i obrazy w różnych stylach do opowiadań, piosenek, komunikatów prasowych i instrukcji technicznych.
  • Projekt ABB Genesis urzeczywistnia pełną automatyzację złożonego procesu produkcji półprzewodników. Roboty ABB zostały zaprogramowane do współpracy z mini AGV i zautomatyzowanymi instalacjami pod kontrolą jednego operatora poprzez innowacyjny system zarządzania operacjami produkcyjnymi

Naśladowanie ludzkiego poznania

https://aie24.pl/

Pierwszy klaster jest reprezentowany przez systemy sztucznej inteligencji, które umożliwiają uzyskiwanie prognoz na podstawie odpowiednich danych. W tym przypadku algorytmy są szkolone w rozpoznawaniu wzorców i podejmowaniu probabilistycznych decyzji. Tak jest w przypadku systemów AI stosowanych np. w choreografii, gdzie dla każdego tancerza możliwe jest uzyskanie iteracyjnych wersji konkretnego pomysłu. Na przykład choreograf może podpowiedzieć: „Zaczynam od tej frazy i chciałbym, żeby sztuczna inteligencja wymyśliła następną frazę – ale w stylu Jordana lub Jessa. A potem możesz uzyskać ich kombinacje”. Cały czas się uczy i przekazuje informacje zwrotne, więc ta iteracyjna wersja daje ci wszystkie te nowe możliwości, których nie mogłeś sobie wyobrazić. Warto wspomnieć także o eksperymencie Living Archive zrealizowanym przez choreografa Wayne’a McGregora oraz Google Arts & Culture Lab, narzędzie do choreografii oparte na uczeniu maszynowym. Narzędzie generuje oryginalny ruch inspirowany 25-letnim archiwum Wayne’a McGregora, tworząc żywy dialog między tancerzami a jego dorobkiem.

Dotyczy to również filmów i zdjęć nieistniejących osób generowanych na podstawie istniejących danych lub naśladowania znanych artystów i dostrzegania sfałszowanych dzieł sztuki. Sieć neuronowa jest w stanie naśladować „styl” obrazu i używać tego stylu do kopiowania innego obrazu. Syntetyzując wysokiej jakości ludzkie twarze, firma Pantheon Lab opracowała technologię Face Synthesis, która umożliwia tworzenie niestandardowych wirtualnych agentów do syntezy obrazów i wideo

Kreatywność jest inspirowana technologiami głębokiego uczenia się, które humanizują maszyny wizualnie, wirtualnie i intelektualnie. Tak jest również w przypadku inteligentnych systemów autonomicznych (samochodów samojezdnych), które potrafią elastycznie i racjonalnie reagować na bodźce i sytuacje środowiskowe, z którymi wcześniej się nie spotkały lub które nie zostały z góry zaprogramowane. Zatem niezależność bodźców typowa dla ludzkiego umysłu lub strumieni myśli i obrazów niezwiązanych z bezpośrednimi bodźcami sensorycznymi (Teasdale i in., 1995) powinna być jednym z głównych kryteriów (podobnej do ludzkiej) inteligencji systemów autonomicznych.

  • Ai-Da wykorzystuje system ramienia robota i technologię rozpoznawania twarzy w połączeniu ze sztuczną inteligencją do tworzenia dzieł sztuki. System może analizować obraz umieszczony przed maszyną, który zasila algorytm generujący ruchy ramienia robota.

• Podobnie muzyk Reeps One rozpoczął eksperyment, ucząc maszynę naśladowania jego głosu. System sztucznej inteligencji do głębokiego uczenia był w stanie nie tylko odtworzyć jego kompozycję muzyczną, ale także przewidzieć, co nastąpi później.

Kreatywność obliczeniowa

https://aie24.pl/

Kiedy agent obliczeniowy (lub oprogramowanie) próbuje modelować, symulować lub replikować ludzką kreatywność, mówimy o kreatywności obliczeniowej (lub sztucznej). Kreatywność obliczeniowa to multidyscyplinarne przedsięwzięcie na przecięciu dziedzin sztucznej inteligencji, psychologii poznawczej, filozofii i sztuki. Jest również definiowany jako gałąź sztucznej inteligencji i badanie oprogramowania do tworzenia oprogramowania, które wykazuje zachowanie, które można by uznać za twórcze u ludzi, w tym produkcję obrazów wizualnych i ruchomych, literatury i muzyki, ale także szerzej w obszarach takich jak gry . Kreatywność obliczeniowa ma na celu pielęgnowanie i wzmacnianie kreatywności użytkownika oraz praktyki twórczej i uwzględnia tworzenie oprogramowania, które działa jako kreatywny współpracownik, a nie zwykłe narzędzie. Kilku uczonych  dokonało kategoryzacji i określiło aspekty i poziomy wkładu komputera w kreatywność. Według Hoffmana, kreatywność obliczeniowa może współpracować z człowiekiem, umożliwiając mu modelowanie lub eksplorację przestrzeni projektowej w celu wzmocnienia nowatorskiego i rozbieżnego aspektu kreatywności. Może to również pomóc w ocenie, gdy komputery analizują produkty pod kątem ich oryginalności i/lub wartości. Davis wyróżnia trzy kategorie: (a) „narzędzia wsparcia kreatywności” (tj. CAD), które mogą wspierać lub zwiększać zdolności danej osoby, (b) „agenty generujące” lub algorytmy zdolne do samodzielnego generowania produktów, (c) „koledzy”, którzy również wchodzą w interakcje i komunikują się. Boden charakteryzuje zachowania twórcze w kategoriach eksploracji komputera, zarówno kombinatorycznej, jak i transformacyjnej. Nawet jeśli systemy sztucznej inteligencji lub maszyny wykonujące funkcje poznawcze, które są zwykle kojarzone z ludzkimi umysłami, takie jak uczenie się, interakcja i rozwiązywanie problemów, mogą już wykonywać kreatywne i złożone zadania, dopiero niedawno naukowcy zajmujący się zarządzaniem zaczęli zastanawiać się nad rolą systemów AI o procesie twórczym w zarządzaniu. Verganti i inni pokazali, w jaki sposób systemy sztucznej inteligencji zmieniają punkt ciężkości ludzkiej kreatywności, umożliwiając jednostkom spędzanie większej ilości czasu na wyborze problemu, który chcą rozwiązać. Stwierdzono, że systemy sztucznej inteligencji dostarczają bodźców sprzyjających powstawaniu nowych i użytecznych połączeń, umożliwiających zwiększenie ilości i nowatorstwa generowanych pomysłów. Inne badania wykazują pozytywny wpływ na kreatywność projektową, dostarczając sugestii, które pozwalają projektantom wpadać na wyrafinowane pomysły, koncentrując się na profesjonalnej ocenie i wrażliwości estetycznej. Systemy sztucznej inteligencji mogą również przyczynić się podczas sesji „burzy mózgów”, podkreślając przeoczone cechy problemu, aby zmniejszyć fiksację poprzez bodźce lub znaleźć bardzo techniczne rozwiązania problemów. Ta kategoria systemów sztucznej inteligencji nosi nazwę Generative Pre-trained Transformer (GPT-3 lub ChatGPT) i obejmuje autoregresyjne modele językowe, które wykorzystują głębokie uczenie się do tworzenia tekstu podobnego do ludzkiego. Biorąc pod uwagę początkowy tekst jako zachętę, utworzy tekst, który kontynuuje zachętę. Ogólnie rzecz biorąc, systemy sztucznej inteligencji automatyzują ręczne zadania, uwalniając czas i zasoby na kreatywność. Jeśli weźmiemy pod uwagę przemysł artystyczny, rola kreatywności obliczeniowej stosowanej w sztuce (sztuka sztucznej inteligencji) nie ogranicza się już do digitalizacji dzieł sztuki i opłacalnych możliwości tworzenia dzieł sztuki w pikselach. Istnieje wiele mechanizmów tworzenia sztuki sztucznej inteligencji, w tym proceduralne „oparte na regułach” generowanie obrazów przy użyciu wzorców matematycznych, algorytmów i algorytmów sztucznej inteligencji lub algorytmów głębokiego uczenia, takich jak generatywne sieci przeciwników i transformatory. W dzisiejszych czasach komputery mogą aktywnie uczestniczyć w procesie tworzenia (współpracując z twórcami lub pomagając menedżerom w bardziej kreatywnych zadaniach), ale pojawia się luka w badaniach nad wpływem kreatywności obliczeniowej na ludzką kreatywność i tym, jak sztuczna inteligencja może ją wspierać.

Jak kreatywność jest generowana w ludzkim mózgu

https://aie24.pl/

Kreatywność to zdolność do tworzenia oryginalnych i wartościowych pomysłów lub zachowań, znajdowania ukrytych wzorców, łączenia pozornie niezwiązanych ze sobą zjawisk i generowania rozwiązań. Ponadto kreatywność musi być pielęgnowana i wspierana, aby mogła się rozwijać i rozkwitać. Chociaż obserwowane systemy sztucznej inteligencji zaczynają być stosowane do zadań kreatywnych, należy przypomnieć, że są one tworzone przez ludzką inteligencję i reprezentują wyłącznie ludzkie przedsięwzięcie. Neuronaukowcy i psychologowie, próbując powiązać twórcze procesy myślowe z częściami mózgu, które mogą je przetwarzać, zdefiniowali kreatywność jako wymagającą mieszania i remiksowania mentalnych reprezentacji w celu tworzenia nowych pomysłów i sposobów myślenia. Odkryli również, że kreatywność obejmuje dwa główne procesy: myślenie, a następnie produkcję. Ponieważ kreatywność jest jednym z najbardziej złożonych ludzkich zachowań, prawdopodobnie wymaga koordynacji wielu obszarów mózgu i rodzajów myślenia. Neuronaukowcy i psychologowie zidentyfikowali trzy specyficzne sieci mózgowe odpowiedzialne za proces twórczego myślenia

  • Sieć uwagi wykonawczej dotyczy ukierunkowanej uwagi i skupienia, i jest powiązana z obszarami mózgu związanymi z podejmowaniem decyzji, złożonym zachowaniem i przestrzennymi informacjami sensorycznymi.
  • Sieć Wyobraźni dotyczy burzy mózgów, marzeń na jawie i poznania społecznego i jest powiązana z obszarami mózgu związanymi głównie z symulacją umysłową, wyobraźnią i spontanicznością.
  • Sieć Salience Attention Network działa jako przycisk przełączający między dwiema poprzednimi sieciami i zarządza interakcjami między nimi.

Poziom kreatywności zależy od szybkości tych interakcji. Imagination Network odpowiada za generowanie pomysłów za pomocą spontanicznej kombinacji odzyskiwania pamięci i symulacji umysłowej (równolegle do sztucznej inteligencji: symulowanie zupełnie nowych koncepcji przy użyciu danych historycznych). Następnie sieć uwagi Salience wybiera kandydatów na pomysły i przełącza się do sieci uwagi kierownictwa, która odpowiada za przetwarzanie wyższego rzędu, ocenę, opracowanie i weryfikację pomysłu (formalne podejmowanie decyzji w celu osiągnięcia optymalizacji). Ponieważ kreatywność jest tak złożona, naiwnością wydaje się myślenie, że kreatywność można zlokalizować w jednym regionie mózgu. Przez długi czas naukowcy odkryli, że prawa półkula (strona) mózgu zwana przednią korą zakrętu obręczy (ACC) jest związana z kreatywnością. Jednak badania, które dotyczyły aktywności mózgu podczas wykonywania zadań twórczych lub u pacjentów z uszkodzeniem mózgu powodującym trudności z kreatywnością, wykazały, że inne części mózgu są również zaangażowane w tworzenie, takie jak lewy płat ciemieniowy dolny (IPL), prawy zakręt kątowy, grzbietowo-boczna kora przedczołowa (DLPFC) i lewy środkowy zakręt skroniowy (MTG) lub wszystkie trzy sieci. Zasugerowali również, że rozproszona sieć obejmowała kilka znaczących klastrów należących do płatów skroniowych (np. Dwustronnie MTG), regionów związanych z semantycznym i epizodycznym odzyskiwaniem pamięci. Nawet jeśli na podstawie wyników tych wcześniejszych badań nie ma wyraźnego konsensusu co do neuronalnych podstaw kreatywności, istnieją dowody na to, że procesy twórcze obejmują cykliczne przechodzenie między generowaniem a eksploracją, przy czym forma przedwynalazcza jest zmieniana i aktualizowana w każdym cyklu, aż do osiągnięto zadowalający wynik. Zdolność sztucznej inteligencji do przetwarzania ogromnej ilości danych w czasie rzeczywistym pomaga ludziom w tym cyklu między pokoleniem a eksploracją. Systemy sztucznej inteligencji (tj. Modele Generative Pretrained Transfromers, takie jak GPT3 lub chatGPT) mogą stymulować generowanie pomysłów, a systemy uczenia maszynowego umożliwiają eksplorację.