論文の概要: On the stochastics of human and artificial creativity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06996v1
• Date: Sun, 3 Mar 2024 10:38:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 06:00:28.673810
• Title: On the stochastics of human and artificial creativity
• Title（参考訳）: 人間と人工創造の確率論について
• Authors: Solve Sæbø, Helge Brovold,
• Abstract要約: コンピュータにおける人間レベルの知性を達成するためには、人間レベルの創造性も必要である、と我々は主張する。 我々は、理論、心理学、哲学、神経科学、カオス理論からの事前の洞察を取り入れて、人間の創造性を統計的に表現する。 私たちの分析には、強化学習や拡散モデル、大規模言語モデルといった最新のAIアルゴリズムが含まれています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: What constitutes human creativity, and is it possible for computers to exhibit genuine creativity? We argue that achieving human-level intelligence in computers, or so-called Artificial General Intelligence, necessitates attaining also human-level creativity. We contribute to this discussion by developing a statistical representation of human creativity, incorporating prior insights from stochastic theory, psychology, philosophy, neuroscience, and chaos theory. This highlights the stochastic nature of the human creative process, which includes both a bias guided, random proposal step, and an evaluation step depending on a flexible or transformable bias structure. The acquired representation of human creativity is subsequently used to assess the creativity levels of various contemporary AI systems. Our analysis includes modern AI algorithms such as reinforcement learning, diffusion models, and large language models, addressing to what extent they measure up to human level creativity. We conclude that these technologies currently lack the capability for autonomous creative action at a human level.
• Abstract（参考訳）: 人間の創造性を構成するものは何であり、コンピュータが真の創造性を示すことは可能か? 我々は、コンピュータで人間レベルの知性を達成すること、いわゆる人工知能は、人間レベルの創造性も必要であると主張している。 我々は、確率論、心理学、哲学、神経科学、カオス理論からの事前の洞察を取り入れ、人間の創造性を統計的に表現することで、この議論に貢献する。 これは、バイアスガイドされたランダムな提案ステップと、フレキシブルまたは変換可能なバイアス構造に依存する評価ステップの両方を含む、人間の創造的プロセスの確率的な性質を強調します。 人間の創造性の獲得された表現は、その後、様々な現代のAIシステムの創造性レベルを評価するために使用される。 私たちの分析には、強化学習や拡散モデル、大規模言語モデルといった最新のAIアルゴリズムが含まれています。 これらの技術は現在、人間レベルでの自律的な創造的行動の能力が欠如していると結論付けている。

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