人工智能(AI)将计算系统的功能提升到不同的水平。甚至认为计算系统可以模仿人类也是令人惊讶的。人工智能在我们生活的各个方面都有很多很棒的例子。也就是说，计算系统的能力仍然受到限制，因为它们无法像人类一样创造性地思考。虽然人工智能可以处理和分析复杂数据，但在涉及抽象，非线性和创造性思维的领域仍然没有太多实力。例如，计算系统极难提出像相对论那样的突破性科学理论。AI可以克服这个限制吗?人工智能正在不断丰富，但迄今为止没有做太多工作将人工智能推向更高水平。
什么是人工智能?
AI是一个研究计算系统智能的计算机科学领域。虽然听起来有点奇怪，但人工智能使计算机在某种程度上能像人类一样思考，反应和工作。智能计算机可以做许多不同的事情，如计划，语音识别和解决问题。
人工智能的开发
如前所述，人工智能的利用太多，无法在这里记录。不过，下面简要介绍了一些最值得注意的成就：
谷歌的AI软件AlphaGo在极其复杂的中国游戏Go中击败了世界冠军Lee Sedol。在制作动作方面，Go就像国际象棋一样，但与国际象棋不同，由于Go中可能的移动数量几乎无限，因此无法计算所有可能的移动。
谷歌的人工智能软件写了诗歌。该软件获得了超过11,000首诗歌。根据这些诗歌的数据，该软件创作了新的诗歌。
在塔夫茨大学，人工智能软件开发了关于扁虫再生的科学理论。120年来，这个话题一直是个谜。
AI真的可以变得有创意吗?
尽管取得了成就，但很难相信人工智能实际上可以变得富有创造力 - 至少不会很快。想想上面描述的例子。他们每个人的共同倾向是对数据的依赖 - 大量的数据。在做任何新颖的事情之前，机器首先需要处理和分析给他们的数据。AI最有可能做的就是根据已经给出的许多模式找到一个新的模式。这违背了创造力的基本原则。人类的思维不能存储或处理如此庞大的数据量，但这并不能阻止它创造出令人难以置信的新奇东西。
人工智能难以涉足的一个领域是纯艺术。根据牛津大学机器学习副教授迈克尔·奥斯本的说法，教授算法来制作像人类一样的艺术是非常困难的。可以训练算法来大量制作艺术品，但很难教他们质量和艺术差的区别。英国一家知名报纸“卫报”进行的一项调查发现，在英国和美国，近90%的艺术工作都无法实现自动化。
根据该领域知名人士的意见，人工智能似乎不会很快成为真正的创意。让我们回顾一下这些意见。
David Cope，加州大学圣克鲁兹分校作曲家，作者和音乐名誉教授
Cope教授一直试图让计算机长时间写小说并取得了一些成功。计算机现在能够写短篇小说，但问题出现在故事的质量上。根据Cope教授的说法，人工智能可能很快就会在30分钟内完成10,000个单词的翻译。但这些故事能为读者带来快乐和价值吗?可能不是。机器编写的短篇故事彼此相关，为计算机提供分析数据。这里缺少的基本要素是创造力和新颖性。即使在撰写短篇小说时，计算系统依赖于先前的数据输入。
Maria Teresa Llano Rodriguez，戈德史密斯大学计算创造力研究组副研究员
罗德里格兹认为，由于提供的数据类型，人工智能的创造力受到限制。她阐述了数据质量，多样性和数量是使AI变得富有创造力的重要因素。向AI系统提供此类数据总体上是失败的。虽然在这种情况下对AI的能力没有任何疑问，但AI仍然依赖于数据质量。
人工智能如何成为创意?
人工智能似乎可以改善，但不太可能与人类的思维相匹配。然而，在某些领域，人工智能可以声称能够实现完全掌握，例如无人驾驶汽车和汽车制造。事实上，这些行业已经经历了大规模的自动化。为了提高算法的能力，他们需要不断提供大量，更新和变化的数据量，以便机器可以适应和学习。基于学习，它可以找到新奇的东西。但心理学，医学和艺术等领域仍未被人工智能所征服。
让我们以恐怖电影“摩根”为例，其中IBM Watson认知平台发挥了突出作用。基本上，Watson减少了人类通常用于制作这部恐怖电影预告片的巨大努力和时间。通过纯粹的人力，它将花费更长的时间。沃森吃了很多恐怖惊悚片的预告片。Watson分析了预告片的视觉效果，声音和构图，并选择了最合适的剪辑。你可以说Watson的努力接近人脑的努力 - 如果不相同 - 因为它可以分析和识别合适的片段。
这就是AI的工作方式：模仿。基本上，AI模仿它作为输入给出的数据。您提供大量数据，然后人工智能处理和分析数据并找到新模式，有些人称之为创造性。根据开发深度学习应用程序的初创公司Somatic的首席执行官Jason Toy的说法，AI致力于深度学习原则。“如果你喂它成千上万的绘画和图片，你突然有了这个数学系统，你可以调整参数或向量，获得全新的创意，就像它训练的那样。”
相信人工智能可以创造性的人相信这一点，因为它的成就在过去是不可想象的，并且突飞猛进。例如，没有人相信计算机可以区分什么是癌症，什么不是癌症，但Watson目前正在开展这项任务。基本上，这些人依赖于AI的进化趋势。实际上，人工智能在很短的时间内取得了很多成就。但是被忽略的是人工智能用一种常见的方法做了不同的事情 - 深度学习和模仿数据。但创造力要求独立。
