Beperkte data beteken beperkte innovasie. Phonlamai Foto Sam valadi / Flickr, CC BY-SA
Die Europese Patentkantoor onlangs van die hand gewys 'n aansoek om 'n patent wat 'n voedselhouer beskryf. Dit was nie omdat die uitvinding nie nuut of bruikbaar was nie, maar omdat dit deur kunsmatige intelligensie (AI) geskep is. Volgens die wet moet uitvinders werklike mense wees. Dit is nie die eerste uitvinding deur AI nie - masjiene het innovasies opgelewer, wat wissel van wetenskaplike artikels en boeke aan nuwe materiaal en musiek.
Dit gesê, kreatiwiteit is duidelik een van die opvallendste menslike eienskappe. Daarsonder sou daar geen digkuns, geen internet en geen ruimtereis wees. Maar kon AI ons ooit ooreenstem of selfs oortref? Kom ons kyk na die navorsing.
Vanuit 'n teoretiese perspektief is kreatiwiteit en innovasie 'n proses van soek en kombinasie. Ons begin uit een kennis en verbind dit met 'n ander kennis in iets wat nuut en bruikbaar is. In beginsel is dit ook iets wat deur masjiene gedoen kan word - dit presteer in werklikheid met die stoor, verwerking en verbindings binne data.
Masjiene kom met innovasies deur generatiewe metodes te gebruik. Maar hoe werk dit presies? Daar is verskillende benaderings, maar die stand van die kuns word genoem generatiewe adversariële netwerke. Beskou as voorbeeld 'n masjien wat veronderstel is om 'n nuwe prentjie van 'n persoon te skep. Generatiewe teenstandersnetwerke pak hierdie skeppingstaak aan deur twee sub-take te kombineer.
Die eerste deel is die kragopwekker wat nuwe beelde produseer vanaf 'n ewekansige verdeling van pixels. Die tweede deel is die diskriminator, wat die kragopwekker vertel hoe naby dit gekom het om 'n regte beeld te maak.
Hoe weet die diskriminator hoe 'n mens lyk? Nou ja, u voer dit baie voorbeelde van foto's van 'n regte persoon voordat u met die taak begin. Op grond van die terugvoer van die diskriminator, verbeter die kragopwekker sy algoritme en stel hy 'n nuwe prentjie voor. Hierdie proses duur voort en totdat die diskriminator besluit dat die foto's naby genoeg lyk na die voorbeelde wat hy geleer het. Hierdie gegenereerde foto's kom buitengewoon naby aan regte mense.
Maar selfs al kan masjiene innovasies uit data skep, beteken dit nie dat dit waarskynlik binnekort al die vonk van menslike kreatiwiteit sal steel nie. Innovasie is 'n probleemoplossingsproses - probleme word gekombineer met oplossings vir innovasie. Mense kan in elke rigting gaan - hulle begin met 'n probleem en los dit op, of hulle neem 'n oplossing en probeer vind nuwe probleme daarvoor.
'N Voorbeeld vir laasgenoemde soort innovasie is die Pos dit noot. 'N Ingenieur het 'n gom ontwikkel wat te swak was en op sy lessenaar gesit het. Eers later het 'n kollega besef dat hierdie oplossing kan voorkom dat sy note tydens kooroefening uit sy tellings val.
Met behulp van data as invoer en kode as eksplisiete probleemformulering, kan masjiene ook oplossings bied vir probleme. Probleemopsporing is egter moeilik vir masjiene, want probleme is dikwels buite die grense van die datapoel waarop masjiene innoveer.
Daarbenewens is innovasie dikwels gebaseer behoeftes wat ons nie eens geweet het dat ons gehad het nie. Dink aan die Walkman. Alhoewel geen verbruiker ooit die wens uitgespreek het om na musiek te luister terwyl hy loop nie, was hierdie innovasie 'n reuse sukses. Aangesien dit moeilik is om sulke latente behoeftes te formuleer en uitdruklik te maak, is dit ook onwaarskynlik dat hulle hul weg sal vind in die datapoel wat masjiene nodig het vir innovasie.
Mense en masjiene het ook verskillende grondstowwe wat hulle as inset vir innovasie gebruik. Waar mense gebruik maak van 'n leeftyd van breë ervarings om idees uit te skep, is masjiene grotendeels beperk tot die data waarmee ons dit voer. Masjiene kan vinnig ontelbare inkrementele innovasies in vorme van nuwe weergawes genereer op grond van die insetdata. Dit is egter onwaarskynlik dat 'n deurbraak-innovasie uit masjiene sal kom, aangesien dit gereeld gebaseer is verbindingsvelde wat ver of onverbind met mekaar is. Dink aan die uitvindsel van die snowboard, wat die wêrelde van ski en branderry verbind.
Kreatiwiteit gaan ook nie net oor nuwigheid nie, dit gaan ook oor bruikbaarheid. Alhoewel masjiene duidelik iets kan skep wat inkrementeel nuut is, beteken dit nie dat hierdie skeppings nuttig is nie. Nuttigheid word gedefinieer in die oog van diegene wat moontlik innovasies gebruik en is moeilik om te beoordeel vir masjiene. Mense kan egter empatie hê met ander mense en hul behoeftes beter verstaan.
Laastens kan kreatiewe idees wat deur AI gegenereer word, minder verkies word deur verbruikers bloot omdat dit deur 'n masjien geskep is. Mense kan idees van AI afslag omdat hulle voel dat hierdie idees is minder outentiek or selfs dreigend. Of hulle verkies dalk net idees van hul soort, of 'n effek wat waargeneem is in ander velde vantevore.
Van nou af bly baie aspekte van kreatiwiteit onbetwiste terrein vir masjiene en AI. Daar is egter vrywaring. Selfs as masjiene mense nie in die kreatiewe domein kan vervang nie, is dit so groot hulp om menslike kreatiwiteit aan te vul. Ons kan byvoorbeeld nuwe vrae stel of nuwe probleme identifiseer wat ons in kombinasie oplos met masjienleer.
Boonop is ons analise gebaseer op die feit dat masjiene meestal op smal datastelle vernuwe. AI kan baie meer kreatief raak as dit groot, ryk en andersins ontkoppelde data kan kombineer.
Masjiene kan ook beter raak met kreatiwiteit as hulle beter word met die soort breë intelligensie wat mense besit - iets wat ons 'algemene intelligensie' noem. En dit is miskien nie te ver in die toekoms nie - sommige kenners bepaal dat daar 'n 50% -kans is dat masjiene binne die volgende 50 jaar intelligensie op menslike vlak bereik.
Oor die outeurs
Tim Schweisfurth, medeprofessor vir tegnologie- en innovasiebestuur, Universiteit van Suid-Denemarke en René Chester Goduscheit, professor in studies in tegnologie en innovasie, Aarhus Universiteit
Hierdie artikel is gepubliseer vanaf Die gesprek onder 'n Creative Commons lisensie. Lees die oorspronklike artikel.
