運算創意

等嘅產物。

舉個例說明，《Edmond de Belamy》係一幅 2018 年嘅畫作。幅畫係由一個生成對抗網絡（GAN）產生出嚟嘅：生成對抗網絡係種人工神經網絡技術，用兩個網絡，一個網絡（生成網絡）負責產生一幅圖像 ，而另一個網絡（分辨網絡）會負責分辨幅圖係咪由生成網絡整（唔係由人類整）嘅，分辨網絡睇得出就當個生成網絡輸－迫個生成網絡係噉學習到要產生出同人類作品無異嘅作品。《Edmond de Belamy》俾好多人認為係史上第一幅可以算係由 AI 創作嘅畫，打後仲成功以 432,500 文美金嘅高價賣出。

喺廿世紀尾，運算創意俾唔少人認為係 AI 嘅最後彊界（AI's final frontier）－傳統上，創意俾人認為係人類獨有、機械展現唔到嘅特性，而運算創意响廿一世紀初取得咗一定嘅成功，引起唔少人對 AI 嘅本質同相關嘅哲學問題作出反思。

 

創意

運算創意嘅目的係想教 AI 展示創意（creativity）：要研究運算創意，首先要定義「創意」呢隻詞；喺廿一世紀初嘅認知心理學上，創意俾人當係一種認知功能噉研究，而至於呢隻詞要點定義，心理學家一般認為，新同有用係創意嘅兩大最重要特徵，想像：

• 一嚿有用但唔新嘅嘢，定義上唔可以算係創意；
• 一嚿新但冇用嘅嘢，都難以算得上係創意－想像家陣畫畫，一位創作人（或者創作 AI）查實可以隨機噉產生一幅圖出嚟，即係 foreach 畫布上嘅點，隨機揀隻色水填落去；喺絕大多數情況下，噉做係就係會產生一幅前所未有嘅圖像，但唔會產生咩令睇畫人鍾意（用途）嘅產品嘅，所以即係「冇用」；抽象啲噉講，創作嘅過程可以想像成一個人搜尋一個由「可能嘅產品」組成嘅空間，呢個空間當中絕大多數嘅產品都係冇用嘅，而創作人要由個空間嗰度搵一件有用嘅可能產品，再整件嘢出嚟；

淨係齋靠諗經已可知，創意必然會涉及多種嘅認知功能：做創作嘅個體要界定個問題、嘗試搵可能嘅答案、仲有係監察住自己件產品係咪達到自己目的... 呀噉，途中會用到思考、解難同決策等嘅多種認知功能。

定位

AI 係電腦科學同認知科學嘅結合領域，目的係想研究點樣教電腦展示出好似人噉嘅有智能行為：例子有教電腦捉棋（詳情可以睇吓遊戲 AI）以及教電腦學習（詳情可以睇吓機械學習）呀噉。運算創意就係 AI 嘅一環－已知人識得用畫畫、作曲同寫作等嘅方式展現創意，運算創意就係想教電腦做出同樣嘅行為。噉嘅技術有三大類用途：

1. 建構出好似人噉做創作嘅電腦軟件；
2. 設計出可以協助人類做創意嘢嘅電腦軟件；
3. 用嚟幫手理解人類創意當中涉及嘅認知過程；

－可以用一句嘢概括：

運算創意會用到機械學習同人工神經網絡等嘅基本 AI 概念。除此之外，仲有：

整同評估

 

 

 

 

GAN 最出名嘅係能夠產生幾可亂真嘅數據－以上呢幾塊人面並唔存在，而係用 GAN 憑空建構嘅。

根據心理學上對人類創意嘅研究，創意同實行創意嘅過程包含咗最少兩個步驟：

• 產生諗頭：諗計嘅人要產生一個可能有用嘅新諗頭；
• 評估諗頭：諗計嘅人要評估個新諗頭係咪真係有用；

好似以上噉嘅過程可以用類似生成對抗網絡（generative adversarial network，GAN）嘅方式想像：GAN 係種神經網絡嘅做法；用呢種方法建構神經網絡涉及整兩個網絡，要嗰兩個神經網絡互相競爭，從而產生新而且幾可亂真嘅數據；最基本嗰種 GAN 做法大致如下：

1. 建立兩個神經網絡；
2. 其中一個神經網絡做生成網絡（generative network），負責 output 數據，當中「數據」可以係一幅圖像；
3. 另外嗰個神經網絡就會做分辨網絡（discriminative network），分辨網絡會以生成網絡嘅 output 同真數據做自己 input，foreach 數據，個分辨網絡要負責嗰件數據係真定假－「假」意思即係話「嗰個 output 係由個生成網絡老作嘅」；
4. 對於個生成網絡嚟講，佢最重要嘅目的係要呃到個分辨網絡－即係務求要做到令自己產生嘅數據俾個分辨網絡判定係「真」；

如果呢種方法教 AI 產生圖像（模擬畫畫），個生成網絡開頭嗰陣會齋靠隨機撞嘅方式產生圖像做 output，並且喺分辨網絡成功睇得出幅圖係假嗰時收到訊號。如是者，呢兩個網絡會互相「對抗」，順利嘅話，生成網絡會變到能夠產生幾可亂真嘅數據。進階嘅做法仲可以加多幾個唔同嘅分辨網絡，每個負責判斷唔同嘅嘢－例如一個分辨網絡判斷幅圖係咪由 AI 整嘅，另外嗰個就負責判定幅圖「能唔能夠清楚噉分類做某個風格」（如果幅圖明顯屬某個已知嘅風格，就表示幅圖唔夠新穎），個生成網絡要過嗮兩個分辨網絡嘅關先算成功。

概念混成