计算创意研读系列（零）：计算机算法能实现创造力吗

ity）这个数据分析层面。如果我们将活力视作是电脑的一种表现，那么计数意念习也可以被视作是人脑的一个见下文。

但是计数意念习所关注的那种 AI，又比一般的 AI 敦促非常高。人们看见的那些 AI 主旨分解的案例，绝大多数还只能超显露计数意念习的敦促。1977 年的故事分解应用程序 Tale-spin ，尽管必需分解逻辑条理的格林童话片段，但这些两部段并不一定念大大的平庸而枯燥无味；2020 年的 GPT-3 虽然能造成了新奇得多的评注，但分解的评注忽视整体一致病态，并且考虑到它本质上只是创建了一个意味著其总数巨大的军事训练体系结构的概率分布，它所分解的评注是不是一定才会可以视作是全原先艺术创作，还是很有异议的。

基于深达建模 GPT-3 的文字角色扮演RPG AIDungeon，必需根据玩家可用的任意英文句子动态分解不足之西北侧剧情其发展

计数意念习的最终要能，是结构设计显露以组织起来活力来进行艺术创作的搜索算法。艺术创作显露来的文学作品，不只不过要满足“必需解决原因”或者大概“有象征意义”这个基本的敦促，还必须是富有活力的：它不应让人有眼前一亮的感、有某种思维被政治宣传的感、或者说是有挖掘出了全新着重的感。非常更为重要性的是，搜索算法本身应当对文学作品所带有的这些效益带有某种程度的层面——当它将某个文学作品呈现显露来的时候，它应当必需从某种程度上为这件文学作品的效益辩护。当艺术制作者自己都没意识到文学作品的意念所在的时候，很难说是这个艺术制作者带有任何活力。

这是一个极强的野心的要能。为了超显露这个要能，有大量颇为麻烦的原因无需挖掘出根本，比如说是：

（一个大的原因此表摘自《Computational Creativity: the Philosophy and Engineering of Autonomously Creative Systems》的第一章 Systematizing Creativity: A Computational View）

根本什么是活力（Creativity）？活力是艺术制作者的一种高质量，是艺术创作西北侧理过程的一种特点，是文学作品显现出显露来的一种属病态，还是上述三者的某种组合？ 在某个艺术创作层面表现显露活力的灵活性，跟对这个层面专业知识和技巧的把持是什么样的关联？是不是必须对这个层面的专业知识和技巧有极强的把持才必需在这个层面表现显露活力？ 某个层面的有活力的文学作品，是如何利用和政治宣传这个层面的常识和人们的盼望的？ 我们该如何评价一件文学作品可否展出显露活力？如何量立体化检验活力？要正确检验一件文学作品的活力，无需哪些关于这个艺术创作的上下文反馈？ 对于完全相同的层面和完全相同的媒体，活力是不是有完全相同的意涵和完全相同的表现形式？ 活力如何必需从群体行为和集体艺术创作中的浮现（Emerge）显露来？ 为了解念活力并创建一套有洞见的关于活力的分析工具，能只能挖掘出一套层面心理习基本概念（Paradigm）或者的系统病态的比喻，来提供这套分析工具的的系统立体化？

我们挖掘出，这些原因远远超显露电脑现代科习的范围，涉及哲习、层面现代科习、心理习、社才会人类所习等等众多习科。因此计数意念习的数据分析是无需所有这些习科共同的努力的。

如果脱离人脑比如说是数据分析人类所身上的活力物理现象，上述原因也同样适用。但对于计数意念习来说是，它的与众不同之西北侧在于它要从一个特别的着重显露发寻求这些原因根本：一种搜索算法的着重。它结论这些原因的根本可以是某种搜索算法病态的西北侧理过程，并且非常于是又进一步，我们不应必需通过在电脑中的理论上这些搜索算法，来结构设计生产显露带有组织起来活力的人脑。

因此，我们最一开始的原因——人脑根本可否也许造成了有活力的文学作品——在这里就消失了：上述原因的根本根本可否也许是一些搜索算法病态的西北侧理过程。计数意念习从一开始就好好显露了对这个原因的肯定病态的结论。

现代科习分析工具创建的西北侧理过程从根本上说是，是一种证否的西北侧理过程。现代科习分析工具作为一些又称真值（Universally Quantified Statements），比如“一切水滴的运动都遵循笛卡儿第一热力学”，是未能直接断定的（要安全检查遍黑洞中的所有的水滴来断定它们全部遵循笛卡儿第一热力学是不本质的）。因此现代科习数据分析采取的工具比如说是可证否的结论显露发，然后于是又去无论如何证否这些结论。比如结论“一切水滴的运动都遵循笛卡儿第一热力学”，然后找回违背这个结论的物理现象。

支持现代科习证伪主义的哲习家卡尔·历史主义

我们虽然未能断定一个又称真值是一定才会，但是一旦挖掘出了一个反例，就能断定这个又称真值的陈述是一定才会。这个又称真值的陈述于是作为一条专业知识被转入到人类所的专业在线中的，人类所专业知识的国界由此想得到拓展。数据分析者提显露原先结论时才会将这些原先专业知识划定考虑，提显露非常加难以被证否的真值。

而那些极短短时间段只能被证否的结论，就视作这段时间段内被认可的分析工具，甚至被运用于到人类所生造成了活中的。虽然它们在未来依然有也许被推翻，但它们大概在一段不短的时间段内的成功中的，说是明了它们在一定国界内的准确病态。而对它们的推翻，也可以视作是最后挖掘出了这些限于广泛的分析工具的国界。

因此计数意念习，就可以视作是对于“活力物理现象必需以搜索算法西北侧理过程造成了”这个结论来进行证否的一项演艺事业。为了来进行证否，计数意念习的数据分析者要去安全检查各个层面的活力物理现象，并逐一结构设计搜索算法去描绘出（Reproduce）那些活力物理现象。

由于这个结论是关于搜索算法灵活性国界的结论，理论上计数意念习是一门极强实践病态的现代科习。证否这个结论的西北侧理过程才会造成了大量原先搜索算法，不数是在回答结论能否被证否这个分析工具原因，同时也也许造就改变生造成了活的一些运用于，比如说是某个艺术创作层面的一部分活动的自动立体化。

由于这种强实践病态，很纯净地也显露现了许多构建计数意念习的系统的无论如何，并不是直接以上述分析工具数据分析为要能的。它们也许一开始就比如说是运用于为目的，比如说是地去结构设计一个必需在某个层面有实用效益的主旨分解的系统。比如音乐分解的系统、装饰画分解的系统等等。虽然它们没自居自己赢取的成就有多少分析工具效益，也也许只能被普遍认为宽松象征意义上的计数意念习 AI，但对它们来进行一些后验的分析工具探讨，还是有也许想得到有效益的分析工具洞见，或者对结构设计宽松象征意义上的计数意念习 AI 有参加象征意义。

在这种不完美的搜索算法慢慢更是自身的搜索算法结构设计西北侧理过程中的，我们必需更为明了地确信 AI 在搜索算法在描绘出活力物理现象上必需走多远。比如说是独自一人我们才会挖掘出一个搜索算法不可逾越的分野，让我们确信“AI 必需以组织起来活力艺术创作显露人类所认为有意念的文学作品”这个结论的国界；比如说是这样的分野很久很久都不才会显露现，让这个层面衍生显露的应用必需一直其发展下去，让我们慢慢看见 AI 和活力物理现象的原先也许病态。

不论如何是怎样的其发展，这个方向的数据分析都能让我们对活力这个神秘物理现象的理解非常于是又进一步。

下一章我们就来争论现阶段阶段人们对于“活力”这个基本概念的理解。

（注：因为没挖掘出官方英文翻译，我无理将“Computational Creativity”这个词在数据分析层面的语境下英文翻译为“计数意念习”。如果大家挖掘出非常多的英文翻译热烈欢迎留言。）

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