人工智能[692] 

 最新研究！AI的創(chuàng)意表現(xiàn)或超過人類！

過去二十年，人工智能取得了飛躍式發(fā)展，但其成果主要集中在計(jì)算、大數(shù)據(jù)的等領(lǐng)域，對(duì)于需要運(yùn)用創(chuàng)造性思維的領(lǐng)域，人工智能的表現(xiàn)并不突出，人類智能仍然占據(jù)著不可撼動(dòng)的地位。但隨著ChatGPT等大語言模型的推出，這一現(xiàn)象將要被改寫了。

大語言模型是由人工智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)的自然語言處理工具，能夠通過學(xué)習(xí)和理解人類的語言來進(jìn)行對(duì)話，還能根據(jù)聊天的上下文進(jìn)行互動(dòng)，像真正的人類一樣來聊天交流。在參加一些衡量人類創(chuàng)造力的測試時(shí)，人工智能的表現(xiàn)正越來越好。

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2023年9月14日，挪威卑爾根大學(xué)、斯塔萬格大學(xué)的研究人員在《科學(xué)報(bào)告》發(fā)表了一項(xiàng)題為《人工智能在創(chuàng)造性發(fā)散思維任務(wù)中仍不敵人類最佳表現(xiàn)》（Best humans still outperform artificialintelligence in a creative divergent thinking task）的研究。研究指出，大型語言模型AI對(duì)話機(jī)器人在創(chuàng)造性思維任務(wù)測試上或能超越一般人類。不過，得分最高的人類受試者依然能超過對(duì)話機(jī)器人的最佳答案。

參加測試的有ChatGPT3、ChatGPT4以及基于 GPT-3 構(gòu)建的 Copy.Ai三個(gè)大型語言模型AI對(duì)話機(jī)器人，還有人類。AI和人類被試都被要求在30秒內(nèi)想出四種物體（繩子、盒子、鉛筆、蠟燭）的其他用途，越多越好，這是發(fā)散性思維的一個(gè)例子，通常用于評(píng)估人類的創(chuàng)造性思維。

研究人員從流利度、靈活性、原創(chuàng)性和精細(xì)度四個(gè)維度、8個(gè)評(píng)分項(xiàng)上，使用了兩種方法來評(píng)估人工智能和人類的表現(xiàn)。第一種是算法，用于評(píng)估該物體的建議用途與原始用途之間的接近程度。第二種方法用到了6名人類評(píng)估員，在不知道哪個(gè)答案是由AI給出的情況下，直接根據(jù)創(chuàng)意和原創(chuàng)性給每個(gè)答案打分。之后研究人員會(huì)計(jì)算人類和人工智能打出的平均分。

結(jié)果顯示，AI在這一任務(wù)中的平均表現(xiàn)超過了人類，但人類被試的得分差距更大——最低分遠(yuǎn)低于AI，但最高分普遍比AI高。并且最佳人類回答在 8個(gè)評(píng)分項(xiàng)中的7項(xiàng)都超過了所有AI的最佳回答。

當(dāng)然，這個(gè)結(jié)果并不一定表明人工智能已經(jīng)發(fā)展出了超越人類的創(chuàng)造力，因?yàn)閰⒓訙y試的大語言模型，它們都是從海量語料中進(jìn)行了深度學(xué)習(xí)，它們的確能夠基于這些已經(jīng)存在的語料，組合推理出某個(gè)物品的用途，盡管這種組合推理的能力還很初級(jí)。但當(dāng)面對(duì)全新的、從未出現(xiàn)在訓(xùn)練語料庫中的物品時(shí)，大語言模型與人類的創(chuàng)造性思維還是存在著明顯差距的。

例如，人類哪怕面對(duì)一個(gè)從未見過的物品，也能夠從物品的外表、結(jié)構(gòu)、功能等角度來理解這個(gè)物品，從而與已知的物品進(jìn)行類比，推測出該物品是用來干什么的。而大語言模型過于依賴語言輸入，無法從視覺上理解該物品，這就已經(jīng)輸了一局。即使人類用語言從該物品的外表、結(jié)構(gòu)和功能等方面對(duì)大語言模型進(jìn)行描述性輸入，期望它能理解這個(gè)新物品的模樣時(shí)，由于語言描述本身不可避免地會(huì)帶入一些隱含意義的詞語，這相當(dāng)于人類在不知不覺中已經(jīng)隱晦地告訴大語言模型，這個(gè)新物品可能具有什么用途。

此外，當(dāng)物品的用途需要復(fù)雜多步的推理才能推斷出來時(shí)，大語言模型很難“創(chuàng)造性”地建立聯(lián)想，因?yàn)樵诖罅客评砣蝿?wù)中大語言模型做得并不好。

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