A inteligência artificial pode rivalizar com a criatividade humana?

A inteligência artificial pode rivalizar com a criatividade humana? Dados limitados significam inovação limitada. Fotos de Phonlamai Sam valadi / Flickr, CC BY-SA

Instituto Europeu de Patentes recentemente recusado um pedido de patente que descreve um recipiente para alimentos. Isso não ocorreu porque a invenção não era nova ou útil, mas porque foi criada pela inteligência artificial (IA). Por lei, os inventores precisam ser pessoas reais. Esta não é a primeira invenção da IA ​​- as máquinas produziram inovações que variam de papéis científicos e livros para novos materiais e o música.

Dito isto, ser criativo é claramente um dos traços humanos mais notáveis. Sem ele, não haveria poesia, internet ou viagens espaciais. Mas poderia a IA corresponder ou até nos superar? Vamos dar uma olhada na pesquisa.

Do ponto de vista teórico, criatividade e inovação são um processo de pesquisa e combinação. Começamos com um conhecimento e o conectamos com outro conhecimento em algo novo e útil. Em princípio, isso também é algo que pode ser feito pelas máquinas - na verdade, elas se destacam no armazenamento, processamento e conexão de dados.

Máquinas apresentam inovações usando métodos generativos. Mas como isso funciona exatamente? tem abordagens diferentes, mas o estado da arte é chamado redes adversárias geradoras. Como exemplo, considere uma máquina que deveria criar uma nova imagem de uma pessoa. Redes adversárias generativas enfrentam essa tarefa de criação combinando duas subtarefas.

A primeira parte é o gerador, que produz novas imagens a partir de uma distribuição aleatória de pixels. A segunda parte é o discriminador, que informa ao gerador o quão perto ele chegou de realmente produzir uma imagem real.

Como o discriminador sabe como é o ser humano? Bem, você fornece muitos exemplos de fotos de pessoas reais antes de iniciar a tarefa. Com base no feedback do discriminador, o gerador aprimora seu algoritmo e sugere uma nova imagem. Esse processo continua até que o discriminador decida que as figuras parecem próximas o suficiente dos exemplos de figuras que aprendeu. Essas imagens geradas vêm extremamente perto para pessoas reais.

Mas mesmo que as máquinas possam criar inovações a partir dos dados, isso não significa que elas provavelmente roubarão toda a centelha da criatividade humana em breve. A inovação é um processo de solução de problemas - para que a inovação aconteça, os problemas são combinados com as soluções. Os seres humanos podem ir em qualquer direção - eles começam com um problema e o resolvem, ou tomam uma solução e tentam encontre novos problemas para ele.


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Um exemplo para o último tipo de inovação é o pegajoso Nota. Um engenheiro desenvolveu um adesivo muito fraco e estava sentado em sua mesa. Só mais tarde um colega percebeu que essa solução poderia ajudar a impedir que suas anotações caíssem de suas notas durante a prática do coral.

Usando dados como entrada e código como formulação explícita de problemas, as máquinas também podem fornecer soluções para os problemas. A localização de problemas, no entanto, é difícil para as máquinas, pois os problemas geralmente estão fora dos limites do pool de dados em que as máquinas inovam.

Além disso, a inovação geralmente se baseia em necessidades que nem sabíamos que tínhamos. Pense no Walkman. Mesmo que nenhum consumidor tenha expressado o desejo de ouvir música enquanto caminhava, essa inovação foi um enorme sucesso. Como essas necessidades latentes são difíceis de formular e explicitar, é improvável que elas também cheguem ao pool de dados de que as máquinas precisam para inovar.

Humanos e máquinas também têm diferentes matérias-primas que eles usam como insumo para a inovação. Onde os humanos recorrem a uma vida inteira de experiências amplas para criar idéias, as máquinas são amplamente restritas aos dados que os alimentamos. As máquinas podem gerar rapidamente inúmeras inovações incrementais em formas de novas versões com base nos dados de entrada. No entanto, é improvável que a inovação revolucionária saia das máquinas, pois muitas vezes se baseia em campos de conexão distantes ou desconectados. Pense no invenção do snowboard, que conecta os mundos do esqui e do surf.

Além disso, a criatividade não se trata apenas de novidade, mas também de utilidade. Embora as máquinas possam claramente criar algo que é incrementalmente novo, isso não significa que essas criações sejam úteis. A utilidade é definida nos olhos daqueles que potencialmente usam inovações e é difícil julgar as máquinas. Os seres humanos, no entanto, podem ter empatia com outros seres humanos e entender melhor suas necessidades.

Por fim, as idéias criativas geradas pela IA podem ser menos preferidas pelos consumidores simplesmente porque foram criadas por uma máquina. Os seres humanos podem desconsiderar as idéias da IA, pois sentem que essas idéias são menos autêntico or até ameaçador. Ou eles podem simplesmente preferir idéias de sua espécie, um efeito que foi observado em outros campos antes.

A partir de agora, muitos aspectos da criatividade continuam sendo um terreno incontestado para máquinas e IA. No entanto, existem isenções de responsabilidade. Mesmo que as máquinas não possam substituir humanos no domínio criativo, elas são grande ajuda para complementar a criatividade humana. Por exemplo, podemos fazer novas perguntas ou identificar novos problemas que resolvemos em combinação com aprendizado de máquina.

Além disso, nossa análise é baseada no fato de que as máquinas inovam principalmente em conjuntos de dados restritos. A IA poderia se tornar muito mais criativa se pudesse combinar dados grandes, ricos e desconectados.

Além disso, as máquinas podem melhorar a criatividade quando melhoram o tipo de inteligência ampla que os humanos possuem - algo que chamamos de "inteligência geral". E isso pode não estar muito longe no futuro - alguns especialistas avaliar se há 50% de chance que as máquinas atingem a inteligência em nível humano nos próximos 50 anos.A Conversação

Sobre os Autores

Tim Schweisfurth, Professor Associado de Gerenciamento de Tecnologia e Inovação, Universidade do Sul da Dinamarca e René Chester Goduscheit, professor de estudos de tecnologia e inovação, Universidade de Aarhus

Este artigo foi republicado a partir de A Conversação sob uma licença Creative Commons. Leia o artigo original.

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