Creativity in AI: Progresses and Challenges

要約

創造性とは、斬新で有用かつ驚くべきアイデアを生み出す能力であり、人間の認知の重要な側面として広く研究されてきました。
一方、機械の創造性は長年の課題です。
高度な生成 AI の台頭により、AI の創造的な能力について新たな関心と議論が行われています。
したがって、AI における創造性の状態を再検討し、主要な進歩と残された課題を特定することが不可欠です。
この研究では、創造的な問題解決、言語的、芸術的、科学的な創造性に焦点を当て、AI システムの創造的能力を研究する主要な研究を調査します。
私たちのレビューによると、最新の AI モデルは、詩、画像、音楽作品など、言語的および芸術的に創造的な出力を生成できるものの、創造的な問題解決、抽象的思考、構成力を必要とするタスクには苦労しており、その世代は問題に苦しんでいます。
多様性、独創性の欠如、長距離にわたる一貫性の欠如、幻覚。
また、生成モデルに関する著作権と著作権の問題に関する重要な問題についても説明します。
さらに、プロセス主導型であり、創造性のさまざまな側面を考慮した創造性の包括的な評価の必要性を強調します。
最後に、認知科学と心理学からインスピレーションを得て、AI 出力の創造性を向上させるための将来の研究の方向性を提案します。

要約(オリジナル)

Creativity is the ability to produce novel, useful, and surprising ideas, and has been widely studied as a crucial aspect of human cognition. Machine creativity on the other hand has been a long-standing challenge. With the rise of advanced generative AI, there has been renewed interest and debate regarding AI’s creative capabilities. Therefore, it is imperative to revisit the state of creativity in AI and identify key progresses and remaining challenges. In this work, we survey leading works studying the creative capabilities of AI systems, focusing on creative problem-solving, linguistic, artistic, and scientific creativity. Our review suggests that while the latest AI models are largely capable of producing linguistically and artistically creative outputs such as poems, images, and musical pieces, they struggle with tasks that require creative problem-solving, abstract thinking and compositionality and their generations suffer from a lack of diversity, originality, long-range incoherence and hallucinations. We also discuss key questions concerning copyright and authorship issues with generative models. Furthermore, we highlight the need for a comprehensive evaluation of creativity that is process-driven and considers several dimensions of creativity. Finally, we propose future research directions to improve the creativity of AI outputs, drawing inspiration from cognitive science and psychology.

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