Una empresa desarrolla una IA que debe descubrir nuevas ideas innovadoras en un gran archivo de textos.
La IA debe establecer conexiones creativas y proponer enfoques poco comunes para fomentar la investigación y el desarrollo.
Al principio, la IA ofrece muchas propuestas, pero pronto se nota: la mayoría de las ideas son muy convencionales y se basan repetidamente en los mismos conceptos conocidos.
Los enfoques inusuales o realmente novedosos apenas aparecen.
La empresa se pregunta: ¿Por qué la IA genera tan pocas ideas creativas u originales y siempre se mantiene en patrones evidentes y familiares?
Pregunta: ¿Por qué una IA entrenada con grandes cantidades de texto tiende a generar principalmente ideas evidentes y familiares en lugar de propuestas realmente innovadoras o sorprendentes?
La solución se publicará mañana.
Solución
La IA fue entrenada con textos existentes que contienen principalmente ideas y patrones conocidos y establecidos.
Aprende a reconocer relaciones y probabilidades basadas en combinaciones frecuentes y conceptos existentes.
Dado que las ideas realmente nuevas y creativas son raras y estadísticamente inusuales, la IA las valora como menos probables o menos adecuadas.
El objetivo del entrenamiento, generar las propuestas más plausibles y mejor explicadas, hace que la IA prefiera sobre todo las conexiones familiares y evidentes.
Las innovaciones que se desvían mucho de los patrones existentes a menudo no son reconocidas como significativas por la IA y, por lo tanto, apenas se generan.
Resultado: Una IA basada en datos existentes puede tener dificultades para mostrar verdadera creatividad porque está optimizada para probabilidades y lo conocido. Por ello, para aplicaciones creativas se necesitan estrategias y métodos de entrenamiento especiales que fomenten y recompensen combinaciones inusuales.