計算創造力

簡介

本教科書探討了人工智慧系統在視覺藝術、音樂、故事創作、非虛構敘事、建築、產品設計和計算機程式設計等領域表現出可被視為創造性的行為的方式。這些系統是人類推動人類創造力的工具，但這些系統正越來越多地被視為人類在混合人類-機器創作中的合作者。創造力也將在人類和機器的大型代理群體中體現，並且創造力也將在通用 AI 中體現。

本教材旨在支援獨立的計算創造力本科課程，或補充人工智慧、機器學習、認知科學和其他學科的課程。本書還可與維基百科關於計算創造力和相關頁面的條目一起使用，以及其他大量資源，例如 Veale 等人 (2020)。但是，作為教科書，這些頁面包括專案和練習、示例教學大綱以及其他與計算創造力的教學和學習相關的材料和經驗。該書也可以用於自學或其他由有動力的學習者進行的非正式教育。

教科書背後的理念包括接受 AI 系統作為人類創造力的工具。最值得注意的是，像 chatGPT 和 Midjourney 這樣的 AI 已經在一眨眼之間改變了 AI 和社會格局。本教科書試圖提供材料，將這些技術作為工具和合作者，用於促進學生在其他創造力領域中的學習，並解決計算創造力的社會影響。我們的目的是讓練習和專案包括 AI 開放地幫助設計、實施、記錄和評估具有學生提示的計算創造力系統或其他創造力領域的工件，例如視覺藝術、音樂、舞蹈或敘事。我們還包括旨在限制 AI 幫助的練習和專案版本，就像講師可能會限制來自他人的幫助一樣。

一個示例練習，可能是針對計算創造力、AI 或軟體工程課程，如下所示。

背景：閱讀“增強 ChatGPT 提示工程的提示模式目錄”（https://arxiv.org/abs/2302.11382）或收聽講師關於其內容的講座。作業：與大型語言模型合作，指定、設計、實現和記錄使用布林運算知識的邏輯遊戲。實現可以使用選擇的程式語言。該遊戲的目的是讓玩家練習所有布林運算，以及表達所有布林函式的最小連線符集等概念。提交（a）遊戲及其規則的段落描述，（b）涉及主要功能（例如，移動、顯示、輸贏）和這些功能的標題註釋的遊戲程式的架構設計，（c）有良好註釋的程式碼列表，（d）使用者和 AI 之間的示例遊戲，或兩個人類，或兩個 AI，（e）在整個開發過程中使用的關鍵提示的摘要列表及其與閱讀中發現的提示模式的關係，以及（f）對感興趣問題的評論，例如 AI 出現的任何明顯誤解的外觀和影響。

在深入研究計算創造力相關的各個領域之前，我們簡要介紹了這個範圍廣泛的領域。

創造力的特點

創造力，各種型別和程度，是創造過程的特徵。創造力是在一個多維空間中的特徵，與過程（如由某種代理體現）透過思考和行動探索替代方案、評估這些替代方案、想象行動的可能結果以及設身處地地理解其他代理的目標、能力和感受的程度有關。我們不會將創造力視為二進位制值，但我們經常會隱式地將創造力的多個維度縮減為一個維度，以談論創造過程或多或少具有創造力。

創造力的結果可能是物體或思想，這些結果通常以不同型別和程度的新穎性和價值為特徵——與具有相似功能的其他物體和想象力的集合相比，結果有多麼獨特，以及結果的實用性、美觀性或有趣性如何。有時你會聽到無生命物體被稱為有創造力的，比如“那是一個有創造力的花瓶”。您可以假設這是指該花瓶具有很高的新穎性或價值；或者創造那個花瓶的過程進行了大量的探索或使用了新穎的評估指標，等等。如果我們稱一個代理是有創造力的，這意味著該代理，無論是人類還是 AI 藝術家或工程師，經常執行有創造力的創作過程，或產生具有高度新穎性和價值的結果。這就是你聽到“創意人”作為創造者的人的意義。

創造性過程是否可能產生平凡的結果？當然，這在很大程度上是因為創造力存在於旁觀者和創造者的眼中，以及觀眾根據新穎性和價值來評估創作的物體空間可能比創造者的經驗更廣闊。創造者可能已經執行了對他們來說非常獨特但對更大的社會來說並不獨特的過程。這種區別被稱為個人創造力和歷史創造力，當然，它在個人和社會之間形成了一個連續體。

創造力發生在不同時間和活動尺度上，以及代理尺度上。它發生在裝配線工作站的操作中，無論我們認為它有多小（請記住，創造力不是二進位制的），以及在整個裝配線或整體建設的替代正規化的水平上。非人類動物是有創造力的，無論是作為個體還是群體，AI 也是如此，或者說這是本文的假設。這裡提到的主題——探索（搜尋）與開發、使用新穎性和價值等指標進行評估、投射或想象以及代理、時間和空間的尺度——都是可以進行計算處理的。

計算創造力和 AI

計算創造力是人工智慧 (AI) 的一個領域，儘管有人可能會說它沒有得到足夠的重視。如今大多數 AI 系統，包括計算創造力系統，都是非常專注的、狹窄的應用，例如從敘述提示中建立視覺藝術、故事寫作和音樂創作。原則上，這些功能在人類事務中非常廣泛，借鑑了人類創造者的豐富經驗，但可以說模仿人類藝術家的 AI 系統可能會在創作步驟中採取“捷徑”，提取創造性處理的最終結果的特徵，並在 AI 的創作中使用這些特徵。儘管如此，計算創造力系統的處理仍然令人印象深刻，通常是在處理通常是人類創造結果的大量資料集時。有些系統是多模態的（例如，以敘述提示作為輸入並生成視覺藝術，反之亦然，從影像到字幕），這使它們朝著系統級 AI 邁進了一步。系統級 AI 包括“智慧”車輛、沃森以及 Alexa 等家庭助手。在自主性的維度上更進一步的是與人相當的 AI，而這些仍然是科幻小說的素材。

在創意和計算創意專案中，經常被提及的一個原因是，當你進行思考時，你將對完成每個專案以及生活中其他部分類似任務所使用的和協調的組成過程有更深入的瞭解。每個組成過程本身都可以進一步分解，並至少部分地由現有的 AI 工具實現。當然，我們希望你能想象出以計算方式實現子過程和完整過程的方法，這樣你就可以成為領導者，併成為將要到來的系統級和個人級創意 AI 的浪潮中的智慧之源。

我們假設創造力滲透於人類系統中各種智慧過程，我們也將討論它如何滲透到 AI 系統中。學習與創造力一樣，也是人類系統和 AI 系統中的一種普遍能力，但即使是現在（機器學習自 20 世紀 50 年代以來一直在探索），大多數機器學習都處於普遍性維度的狹窄端。但人類和 AI 中的學習是一個過程，儘管它跨越了更長的時間尺度，但它是一個代理探索和評估替代方案的過程。認知架構和認知系統是 AI 研究系統級 AI 過程的領域。我們經常會透過考慮認知架構閱讀中概述的必要能力來構建對系統級 AI 中創造力的討論。本書的目標是描述計算創造力的計算基礎，以及描述計算創造力的豐富應用領域。

現在讓我們來看看計算創意的領域！

策展

我們將“策展”的含義廣義地解釋為，無論新手還是專家，都涉及到對各種型別事物的收藏。策展包括選擇、展示和教育收藏的組成活動。策展是一項創造行為，例如建立展覽，並且需要一定程度的創造力。因為策展涉及到離散事物的集合，所以它是一個很好的活動類別，可以用來介紹計算方法的實用性。我們的目標不僅僅是討論現有的用於執行策展的計算工具（如果有的話），而是要想象如何將計算工具應用於策展子任務。這個討論“是什麼”和“可能是什麼”的主題也將貫穿其他主題，儘管我們可能不太可能知道如何想象其他媒體的“可能是什麼”，但你可能知道的更多，並鼓勵你在這裡在華夏公益教科書上“大聲說出來”。

假設已經建立了一座用於收藏藝術品的建築，比如國家藝術館的西館，並且已經有一批繪畫和雕塑在現場。策展人知道房間的尺寸、牆壁的高度、繪畫和雕塑的尺寸，以及藝術家、年份、地區等許多元資料。如何組織這個收藏？同樣的方法和指標可以用來展示花園、動物園、自然歷史博物館等嗎？

一個可能對計算策展人有用的基本 AI 功能是狀態空間搜尋，其中狀態可以是顯式圖（如道路網路）中的頂點，或者狀態可以是按需從隱式圖中生成的節點或頂點（也稱為狀態）。在 AI 問題中，“頂點”或狀態通常是隱式圖的一部分非常複雜的知識結構。狀態空間搜尋最常用於探索“問題解決和規劃”和“推理和信念維護”功能類別中認知架構的替代方案。

另一個基本 AI 策略是使用人工神經網路 (ANN)進行表示和學習，人工神經網路通常是大量簡單互連處理單元（類似於單個神經元）的集合。強大的計算能力源於這些單元的互連及其協調活動。在我們對 ANN 的首次處理中，我們討論的功能最適合三個認知架構功能類別：“識別和分類”、“感知和情境評估”以及“預測和監控”。

敘事

互動式

Mark O. Riedl 和 Vadim Bulitko (2013)。互動敘事：一種智慧系統方法，AI 雜誌，春季刊，67—77。

“Facade 的故事：AI 互動戲劇”

音樂

“人工智慧和音樂生成系統：一種關於當前技術的介紹”（2020 年），人工智慧前沿，第 3 卷。（這篇文章很長，所以要儘早開始，這也是你本週星期三沒有實際測驗的原因之一。）

音樂領域的 DALL-E？

Shimon 即興鼓手影片

舞蹈

AI 編舞：學習使用 AIST++ 音樂條件 3D 舞蹈生成進行舞蹈

行為藝術

基於可供性的虛構物體互動變體生成，用於人機即興劇，第 10 屆國際計算創造力會議論文集，第 140-147 頁