[논문 리뷰] Creativity in the era of artificial intelligence

Philippe Esling, Ninon Devis|arXiv (Cornell University)|2020. 08. 13.

Creativity in Education and Neuroscience참고 문헌 50인용 수 23

한 줄 요약

이 논문은 인공지능이 인간 창의성을 단순히 모방하는 데 그치지 않고, 인간과 기계 간의 공동 창의적 파트너십을 촉진해야 한다고 주장한다. 이는 인간의 인지적 한계를 초월해 창의적 영역을 확장하기 위해 AI의 계산 능력을 활용하는 것이다. 사회과학적 창의성 관점과 계산 모델을 융합함으로써, 인간 중심의 모방에서 벗어나 인간 창의성을 대체하기보다는 강화하는, 부상하는 분산형 공동 창의적 시스템으로의 전환을 제안한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 인간 중심의 모방에서 벗어나 상호보완적인 공동 창의적 시스템으로의 전환을 통해 AI의 창의성 역할을 재정의한다.
• 현재 AI가 인간 창의성의 맥락 민감성과 정성적 특성을 포착하는 데 겪는 한계를 다룬다.
• 계산 능력이 인간 인지를 재현하기 위한 것이 아니라 초월하기 위해 어떻게 활용될 수 있는지 탐색한다.
• 인간의 지각적·인지적 경계를 초월해 창의적 탐색 영역을 확장하는 생성 도구로서의 AI 잠재력을 탐구한다.
• 에이전트 간의 부상적·비선형적·피드백 기반 상호작용을 바탕으로 한 새로운 AI 창의성 패러다임을 제안한다.

제안 방법

• 창의성에 대한 사회학적·인지과학적 관점과 계산 기반 AI 모델을 융합하여 인간 중심의 가정에 도전한다.
• 특히 음악 분야에서 맥락 의존적·정성적 창의성 요소를 처리하는 데 있어 현재 AI의 한계를 분석한다.
• 수학적 실체화(즉, 인간 인지 과정을 모방하는 것)에서 벗어나, 다중 에이전트 시스템에서의 부상적·분산형 행동을 모델링하는 데로의 전환을 제안한다.
• 비선형 역학과 피드백 루프가 공동 창의적 시스템에서 새로운, 분리 불가능한 창의적 형태를 생성하는 메커니즘으로서의 역할을 강조한다.
• 목표 지향적 최적화에 저항하는 추상적·자율적·고도로 구조화된 창의적 과정을 연구하기 위해 음악을 모델 도메인으로 사용한다.
• 지속적인 에이전트 지식과 행동의 상호진화를 통해 공동 창의적 진화를 지원하는 예측적·실시간 적응형 시스템을 지지한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 AI 시스템은 어떻게 인간 창의적 행동을 모방하는 데 그치지 않고 공동 창의적 상호작용을 지원하도록 설계될 수 있는가?
• RQ2 예술과 음악과 같은 맥락 민감성과 정성적 도메인에 적용했을 때 현재 AI 모델의 인지론적·지식론적 한계는 무엇인가?
• RQ3 계산 능력은 어떻게 인간 창의적 잠재력을 재현하기보다는 확장하기 위해 활용될 수 있는가?
• RQ4 다중 에이전트 시스템에서 부상적·비선형적·분리 불가능한 창의적 행동을 가능하게 하는 메커니즘은 무엇인가?
• RQ5 인간과 인공 에이전트 간의 피드백 루프와 상호학습은 더 풍부하고 적응력 있는 창의적 결과를 어떻게 이끌 수 있는가?

주요 결과

• 현재 AI 모델은 특히 목표가 잘 정의되어 있지 않은 음악과 같은 도메인에서 인간 창의성의 맥락 민감성과 정성적 특성을 핵심적으로 포착하는 데 본질적으로 한계가 있다.
• AI가 인간 창의적 특성을 단지 모방하려는 시도는 표준화와 창의적 빈곤을 초래할 수 있는 좁고 局부적 최적화 경로로 이어진다.
• AI의 진정한 잠재력은 인간 인지를 재현하는 데 있는 것이 아니라, 인간의 지각적·인지적 한계를 초월해 창의적 탐색의 공간을 확장하는 데 있다.
• 비선형 역학과 피드백 루프에 기반한 공동 창의적 시스템은 개별 에이전트 행동으로는 환원 불가능한 부상적·통합된 행동을 생성할 수 있다.
• 사회과학적 통찰을 계산 모델에 통합함으로써 창의성이 고립된 생성 과정이 아니라 복잡한 분산 상호작용에서 비롯된다는 것이 드러났다.
• 개별 에이전트 중심 설계에서 시스템 수준의 상호진화로의 전환은 더 적응력 있고 내구성 있으며 혁신적인 창의적 결과를 가능하게 한다.