論文の概要: From Generative AI to Innovative AI: An Evolutionary Roadmap
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.11419v1
- Date: Fri, 14 Mar 2025 14:03:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-17 13:08:45.363960
- Title: From Generative AI to Innovative AI: An Evolutionary Roadmap
- Title（参考訳）: ジェネレーティブAIからイノベーティブAIへ:進化的なロードマップ
- Authors: Seyed Mahmoud Sajjadi Mohammadabadi,
- Abstract要約: 本稿では,ジェネレーティブ・人工知能(GenAI)からイノベーティブ・人工知能(InAI)への移行について検討する。
この文脈では、イノベーションは、学習したデータの単なる複製を超えて、新しく有用なアウトプットを生成する能力として定義される。
本稿では、コンテンツを生成し、自律的な問題解決と創造的思考に携わるAIシステム開発のためのロードマップを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: This paper explores the critical transition from Generative Artificial Intelligence (GenAI) to Innovative Artificial Intelligence (InAI). While recent advancements in GenAI have enabled systems to produce high-quality content across various domains, these models often lack the capacity for true innovation. In this context, innovation is defined as the ability to generate novel and useful outputs that go beyond mere replication of learned data. The paper examines this shift and proposes a roadmap for developing AI systems that can generate content and engage in autonomous problem-solving and creative ideation. The work provides both theoretical insights and practical strategies for advancing AI to a stage where it can genuinely innovate, contributing meaningfully to science, technology, and the arts.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ジェネレーティブ・人工知能(GenAI)からイノベーティブ・人工知能(InAI)への重要な移行について考察する。
GenAIの最近の進歩により、システムは様々な領域にまたがって高品質なコンテンツを作成できるようになったが、これらのモデルは真のイノベーションの能力に欠けることが多い。
この文脈では、イノベーションは、学習したデータの単なる複製を超えて、新しく有用なアウトプットを生成する能力として定義される。
本稿は、このシフトを考察し、コンテンツを生成し、自律的な問題解決と創造的思考に携わるAIシステム開発のためのロードマップを提案する。
この研究は、AIを真に革新し、科学、技術、芸術に有意義に貢献できる段階に進むための理論的洞察と実践的な戦略の両方を提供する。
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