[論文レビュー] Creativity in the era of artificial intelligence

Philippe Esling, Ninon Devis|arXiv (Cornell University)|Aug 13, 2020

Creativity in Education and Neuroscience参考文献 50被引用数 23

ひとこと要約

この論文は、人工知能（AI）が人間の創造性を模倣するのではなく、人間と機械の協働的創造的パートナーシップを促進すべきだと主張している。AIの計算能力を活用することで、人間の認知的限界を超えた創造的領域を拡張するのである。社会的科学的視点と計算モデルを統合することで、人間中心の模倣から、人間の創造性を補完する、出現的で分散型の協働的創造的システムへの移行を提案する。

ABSTRACT

Creativity is a deeply debated topic, as this concept is arguably quintessential to our humanity. Across different epochs, it has been infused with an extensive variety of meanings relevant to that era. Along these, the evolution of technology have provided a plurality of novel tools for creative purposes. Recently, the advent of Artificial Intelligence (AI), through deep learning approaches, have seen proficient successes across various applications. The use of such technologies for creativity appear in a natural continuity to the artistic trend of this century. However, the aura of a technological artefact labeled as intelligent has unleashed passionate and somewhat unhinged debates on its implication for creative endeavors. In this paper, we aim to provide a new perspective on the question of creativity at the era of AI, by blurring the frontier between social and computational sciences. To do so, we rely on reflections from social science studies of creativity to view how current AI would be considered through this lens. As creativity is a highly context-prone concept, we underline the limits and deficiencies of current AI, requiring to move towards artificial creativity. We argue that the objective of trying to purely mimic human creative traits towards a self-contained ex-nihilo generative machine would be highly counterproductive, putting us at risk of not harnessing the almost unlimited possibilities offered by the sheer computational power of artificial agents.

研究の動機と目的

• 人間の模倣にとどまらない、共生的協働的創造的システムへの移行によって、AIが創造性において果たす役割を再定義すること。
• 現在のAIが人間の創造性の文脈依存的で質的な側面を捉えることの限界を扱うこと。
• 計算能力を人間の認知を再現することではなく、それを超えるために活用する方法を探ること。
• 人間の知覚的・認知的境界を超えて創造的探求の領域を拡大する、生成的ツールとしてのAIの可能性を調査すること。
• エージェント間の出現的で非線形的かつフィードバック駆動の相互作用に基づく、AIの創造的分野における新しいパラダイムを提唱すること。

提案手法

• 創造性に関する社会学的および認知科学的視点を計算的AIモデルと融合させ、人間中心の仮定に挑戦すること。
• 特に音楽分野において、文脈依存的で質的な側面を処理する点で、AIの現在の限界を分析すること。
• 『数学的再現』（人間の認知プロセスを模倣すること）から、マルチエージェントシステムにおける出現的・分散的行動のモデル化への移行を提案すること。
• 非線形ダイナミクスとフィードバックループを、新規で還元不能な創造的形態を生成するメカニズムとして強調すること。
• タスク指向の最適化に抵抗する抽象的で自己学習的かつ高構造的な創造的プロセスを研究するモデルドメインとして音楽を用いること。
• 人間と人工エージェント間の継続的共進化に基づく、集団的創造的進化を支援する予測的でリアルタイムで適応可能なシステムを提唱すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 AIシステムは、人間の創造的行動を単に模倣するのではなく、どのように協働的創造的対話を支援するように設計できるか？
• RQ2 芸術や音楽のような文脈依存的で質的な分野にAIモデルを適用する際の、認識論的および認知的限界は何か？
• RQ3 計算能力は、人間の創造的潜在能力を再現するのではなく、どのように拡張するために活用できるか？
• RQ4 マルチエージェントシステムにおいて、出現的で非線形的かつ還元不能な創造的行動を生じさせるメカニズムは何か？
• RQ5 人間と人工エージェント間のフィードバックループと相互学習は、より豊かでより適応的な創造的成果をもたらす仕組みとしてどのように機能するか？

主な発見

• 現在のAIモデルは、特に目標が明確に定義されていない分野（例：音楽）において、人間の創造性の文脈依存的で質的な側面を根本的に捉えることが限界に達している。
• AIが人間の創造的特徴を単に模倣することを追求すると、狭く局所的最小値に陥る最適化経路となり、標準化と創造的貧困化のリスクを伴う。
• AIの真の可能性は、人間の認知を再現することではなく、人間の知覚的・認知的限界を超えて創造的探求の探索空間を拡大することにある。
• 非線形ダイナミクスとフィードバックループに依存する協働的システムは、個々のエージェントの行動に還元できない、出現的で整合的な行動を生成することができる。
• 社会的科学的知見を計算モデルに統合することで、創造性が孤立した生成的プロセスではなく、複雑で分散型の相互作用から生じることが明らかになった。
• 個々のエージェント中心の設計から、システム全体の共進化への移行により、より適応的で回復力があり、革新的な創造的成果が得られるようになる。