计算创造性中的跨学科方法：人类变量如何塑造受人类启发的人工智能研究
人工智能
2023-06-30 v1
摘要
“创造性”一词最初描述人类心理学的概念，但在计算创造性（CC）领域，它已远不止于此。当创造性成为计算系统的一部分时其意味何为，或可被视作 CC 的核心问题。在研究者将概念从人类心理学移植到计算中时，厘清创造性及类似概念的含义便凸显出来——这一广泛实践超越 CC 而延伸至人工智能（AI）。然而，塑造受人类启发计算系统的人类过程鲜被探究。本文质询哪些人类文献（社会科学、心理学、神经科学）进入 AI 学术，以及它们如何在入口处被转译。本研究基于 22 个深度半结构化访谈，受访者主要为受人类启发的 AI 研究者，其中半数以创造性为主要研究领域。本文聚焦与 CC 最相关的发现。我们提出，何种人类文献进入 AI 值得更严格审视，因为观点可能在其原学科语境中脱节。据此，我们建议 CC 研究者记录其实践的决定与语境，尤其是那些为机器形式化人类概念的实践。发表关于 CC 与 AI 中人类元素的反思性评论将提供有益记录，并促成与其他学科更充分的对话。
关键词
引用
@article{arxiv.2306.17070,
title = {Interdisciplinary Methods in Computational Creativity: How Human Variables Shape Human-Inspired AI Research},
author = {Nadia M. Ady and Faun Rice},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.17070},
year = {2023}
}
备注
5 pages, published in the Proceedings of the 14th International Conference on Computational Creativity, ICCC'23