Cómo explorar y estudiar la creatividad artificial

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A2A.

La creatividad artificial es una terminología que describe la capacidad de los sistemas informáticos para crear algo. Algo puede ser muy común o total abstracto. Y también debemos entender el hecho de que un sistema no puede crear si no tiene suficiente IA para analizar el dominio en el que está trabajando, y un sistema puede calificarse parcialmente paralizado si puede analizar pero no hacer un buen uso de su análisis. Por lo tanto, de una manera más obvia son dos mitades de la misma moneda. El procesamiento del lenguaje natural de AI está enormemente limitado por la ceguera de relevancia , el resultado de una computadora que carece de comprensión semántica o conocimiento literario. Teniendo en cuenta las computadoras que han escrito “novelas”, dejando la prosa extremadamente soso. Y las tramas de telenovelas generadas por computadora (que pueden ignorar la elegancia verbal y gramatical) no serán de extrañar, pero no atraerán y divertirán a una gran parte de la audiencia. Con el fin de minimizar la redundancia, hay muchos investigadores que están trabajando implícitamente en la generación de procedimientos, de lo contrario, forman parte de la creatividad computacional, también conocida como creatividad artificial.

Su pregunta sugiere estudiar y explorar el campo de la creatividad artificial. Para comenzar con la comprensión de la creatividad, uno debe entender dónde y cómo se origina el término creatividad y cuáles son los procedimientos para formar uno. Uno de los caballeros inmensamente respetados, el Sr. Mihaly Csikszentmihalyi, ha trabajado mucho en este tema.

Mihaly Csikszentmilahyi ha propuesto un modelo de creatividad que afirma que la creatividad resulta de la operación dinámica de ‘un sistema compuesto por tres elementos: una cultura que contiene reglas simbólicas, una persona que aporta novedad al dominio y un campo de expertos que reconocen y validar la innovación “(Csikszentmihalyi 1997: 6). Csikszentmihalyi afirma que las interconexiones que se muestran en el modelo de sistemas [ver Figura 1] se basan en” enlaces dinámicos de causalidad circular “(1988: 329). Por lo tanto, “el punto de partida en este mapa es puramente arbitrario” (ibid). Si bien el modelo ha tenido sus críticas (Pope 2005, Weisberg 2007), es importante darse cuenta de que cada componente del sistema es integral, ya que uno no es más importante o menos necesario que el otro. En resumen, “cada uno de los tres sistemas principales – persona, campo y dominio – afecta a los demás y se ve afectado por ellos a su vez” (Csikszentmihalyi 1988: 329). Cada componente es un factor necesario en la creatividad pero no suficiente, en sí mismo, para producir novedad.

“Para que se produzca la creatividad, se debe transmitir un conjunto de reglas y prácticas del dominio al individuo. El individuo debe producir una variación novedosa en el contenido del dominio. La variación debe ser seleccionada por el campo para su inclusión en el dominio “(Csikszentmihalyi 1999: 315). Csikszentmihalyi ha utilizado diferentes metáforas y analogías en varias ocasiones para ayudar a explicar las interrelaciones necesarias que destaca el modelo del sistema.

Por ejemplo, sugiere que, de manera comparable a la acción de la creatividad, un fuego necesita tres factores para que ocurra; en este caso yesca, oxígeno y una chispa. Sin que ninguno de estos componentes necesarios sea operativo, el fuego simplemente no ocurrirá. Pero la gente tiende a mirar solo la chispa para aislar la causa del incendio. Del mismo modo, al investigar la creatividad, tanto los investigadores como los laicos intentarán explicar la creatividad con mayor frecuencia concentrándose solo en las personas. Sin embargo, esto ignora los factores sociales y culturales necesarios en juego.

Csikszentmilahyi sugiere que: estudiar la creatividad al enfocarse solo en el individuo es como tratar de entender cómo un manzano produce fruta mirando solo al árbol e ignorando el sol y el suelo que sostienen su vida … En otras palabras, si uno quiere entiendo la creatividad, no tiene más sentido recurrir a un estudio del individuo que a un estudio del campo o del dominio. Sin embargo, la verdadera comprensión puede venir de investigar la interacción entre los tres ‘(Csikszentmihalyi citado en McIntyre 2004b: 6).

Csikszentmihalyi también argumenta que para comprender completamente la creatividad ‘necesitamos abandonar la visión ptolemaica de la creatividad, en la que la persona está en el centro de todo, para un modelo más copernicano en el que la persona es parte de un sistema de influencias mutuas y información ‘(1988: 336). Con estas imágenes, metáforas y analogías en mente, uno puede preguntar qué aporta cada componente del sistema de creatividad a su funcionamiento. El dominio, en términos del modelo de Csikszentmihalyi, es el sistema de símbolos que utilizan la persona y otras personas que trabajan en el área. Se compone de las convenciones, los conocimientos, el sistema de códigos simbólicos y las técnicas en las que la persona debe sumergirse, para que se realicen nuevas variaciones. Para los productores de discos, los sistemas de conocimiento, las habilidades y las técnicas que deben conocer para tener un impacto en el estudio incluyen, entre otros, un conocimiento del ritmo, la melodía, la armonía, la estructura de la canción, la disposición y la instrumentación, algunos forma de comprensión de la psicoacústica para efectuar cambios en las características emocionales de una actuación, conocimiento de lo que constituye una buena actuación y, cada vez más, técnicas para sacar el máximo provecho del aparato tecnológico en el estudio.

Para que naveguen por los conceptos, les animo a que se informen con los trabajos de investigación y el dominio de la investigación en su conjunto. Porque es solo con la experiencia de investigar algo que se acerca al tema. Tratar de ensuciarse las manos con términos como aprendizaje automático sería útil. No diré que irías al centro, pero inicialmente para explorar el ámbito de la creatividad artificial, esto funciona podría ayudar a satisfacer tu hambre por ahora.

1.https: //www.cs.helsinki.fi/u/hto…

2. http://mason.gmu.edu/~jgero/publ…

Además, al pasar por el aprendizaje automático, asegúrese de consultar Andrew Ng Machine Learning – Stanford University | Coursera

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Gracias.