Компания разрабатывает ИИ, который должен обнаруживать новые, инновационные идеи в большом архиве текстов.
ИИ должен устанавливать творческие связи и предлагать необычные решения для стимулирования исследований и разработок.
Сначала ИИ выдает много предложений, но вскоре становится заметно: большинство идей очень традиционные и постоянно основаны на одних и тех же известных концепциях.
Необычные или действительно новые подходы практически не появляются.
Компания задается вопросом: почему ИИ почти не генерирует креативные или оригинальные идеи, а всегда остается при очевидных, знакомых шаблонах?
Вопрос: Почему ИИ, обученный на больших объемах текстов, склонен генерировать в основном очевидные и знакомые идеи, а не действительно инновационные или неожиданные предложения?
Решение будет завтра.
Решение
ИИ был обучен на существующих текстах, которые преимущественно содержат известные, устоявшиеся идеи и шаблоны.
Он учится распознавать связи и вероятности на основе частых комбинаций и существующих концепций.
Поскольку действительно новые, творческие идеи редки и статистически необычны, ИИ оценивает их как менее вероятные или менее подходящие.
Цель обучения — генерировать наиболее правдоподобные и хорошо объяснимые предложения — приводит к тому, что ИИ предпочитает в первую очередь знакомые, очевидные связи.
Инновации, сильно отклоняющиеся от существующих шаблонов, ИИ часто не считает осмысленными и поэтому почти не генерирует.
Итог: ИИ, основанный на существующих данных, может испытывать трудности с проявлением настоящей креативности, поскольку он оптимизирован под вероятности и известное. Для творческих применений необходимы специальные стратегии и методы обучения, которые целенаправленно поощряют и поддерживают необычные комбинации.