論文の概要: Training Emergent Joint Associations: A Reinforcement Learning Approach to Creative Thinking in Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.17876v1
• Date: Sat, 22 Nov 2025 02:10:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-25 18:34:24.48869
• Title: Training Emergent Joint Associations: A Reinforcement Learning Approach to Creative Thinking in Language Models
• Title（参考訳）: 創発的共同研究会:言語モデルにおける創造的思考への強化学習アプローチ
• Authors: Mukul Singh, Ananya Singha, Aishni Parab, Pronita Mehrotra, Sumit Gulwani,
• Abstract要約: 連想的思考は人間の創造性と問題解決の基礎的な要素である。 本稿では、連想的思考原理によって導かれる強化学習が、多種多様な生成タスクにおけるモデルの性能を高めることができるかどうかを考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.943285575387849
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Associative thinking--the ability to connect seemingly unrelated ideas--is a foundational element of human creativity and problem-solving. This paper explores whether reinforcement learning (RL) guided by associative thinking principles can enhance a model's performance across diverse generative tasks, including story writing, code generation, and chart creation. We introduce a reinforcement learning framework that uses a prompt-based evaluation mechanism, incorporating established divergent thinking metrics from creativity research. A base language model is fine-tuned using this framework to reward outputs demonstrating higher novelty through higher degrees of conceptual connectivity. Interestingly, the experimental results suggest that RL-based associative thinking-trained models not only generate more original and coherent stories but also exhibit improved abstraction and flexibility in tasks such as programming and data visualization. Our findings provide initial evidence that modeling cognitive creativity principles through reinforcement learning can yield more adaptive and generative AI.
• Abstract（参考訳）: 連想的思考 — 一見無関係な考えを結び付ける能力 — は、人間の創造性と問題解決の基本的な要素である。 本稿では、連想的思考原理によって導かれる強化学習(RL)が、ストーリーライティング、コード生成、チャート作成を含む多種多様な生成タスクにおいて、モデルの性能を高めることができるかどうかを考察する。 本稿では,創造性研究から確立された多様な思考指標を取り入れた,素早い評価機構を用いた強化学習フレームワークを提案する。 基本言語モデルは、このフレームワークを使用して微調整され、概念接続の高次化を通じて、より高い新規性を示す出力を報酬する。 興味深いことに、実験結果は、RLに基づく連想的思考訓練モデルが、よりオリジナルで一貫性のあるストーリーを生成するだけでなく、プログラミングやデータ視覚化といったタスクにおける抽象化と柔軟性の向上も示している。 我々の発見は、強化学習によって認知的創造性原則をモデル化することで、より適応的で生成的なAIが得られるという最初の証拠を提供する。

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