Core Concepts
Dieser Artikel bietet einen Überblick über die Geschichte und den aktuellen Stand der Computational Creativity-Theorien, der wichtigsten Techniken des maschinellen Lernens (einschließlich generativer Deep Learning-Modelle) und der entsprechenden automatischen Bewertungsmethoden. Es werden die aktuellen Forschungsherausforderungen und aufkommenden Möglichkeiten in diesem Bereich skizziert.
Abstract
Der Artikel beginnt mit einer Einführung in das Thema Kreativität und Maschinen. Es wird erläutert, dass Kreativität aus verschiedenen Perspektiven (Person, Umfeld, Prozess, Produkt) betrachtet werden kann, wobei der Fokus traditionell auf dem Produkt liegt. Boden's drei Kriterien für maschinelle Kreativität (Neuheit, Überraschung, Wert) werden als Grundlage für die weitere Analyse verwendet.
Anschließend werden verschiedene Klassen generativer Lernmodelle vorgestellt und hinsichtlich ihrer Fähigkeit zur Kreativität diskutiert:
Variational Autoencoders (VAEs) können als explorativ kreativ angesehen werden, da sie den Lernraum zufällig abtasten, aber es gibt keine Garantie für Neuheit oder Überraschung.
Generative Adversarial Networks (GANs) können ebenfalls explorativ kreativ sein, da der Generator neue Kombinationen von Merkmalen lernt. Allerdings hängt die Kreativität stark vom Diskriminator ab.
Sequenzvorhersagemodelle wie rekurrente neuronale Netze kombinieren bekannte Elemente auf neue Weise, zeigen aber oft wenig Überraschung.
Transformer-basierte Modelle können durch ihre Fähigkeit, größere konzeptuelle Räume zu induzieren, auch transformative Kreativität ermöglichen.
Diffusionsmodelle lernen eine Abbildung zwischen Realität und Latenzraum, was explorativ kreativ ist, aber die Neuheit und Überraschung hängen vom Eingabekontext ab.
Reinforcement-Learning-basierte Methoden können durch geeignete Belohnungsfunktionen gezielt kreatives Verhalten fördern.
Abschließend werden offene Fragen und Forschungsrichtungen für den Bereich der maschinellen Kreativität diskutiert.
Stats
Keine relevanten Statistiken oder Zahlen im Artikel enthalten.
Quotes
"Kreativität ist ein Koffer-Wort, d.h. Menschen vermischen mehrere Bedeutungen darin."
"Kreativität kann als die Fähigkeit definiert werden, Ideen oder Artefakte zu entwickeln, die neu, überraschend und wertvoll sind."
"Das Ziel generativer Modelle sollte nicht das Nachahmen spezifischer Artefakte, sondern das Erlernen des zugrunde liegenden Verteilungsraums sein."