本文来自微信公众号：奇点漫游者开yun体育网开yun体育网，作家：赛先声，原文标题：《如若AI的创造力“线路”是个歪曲，那AI怎么帮咱们创新？》，题图来自：AI生成
咱们正处在一个由AI驱动的“文艺修起2.0”期间。从ChatGPT的吉卜力创意高潮到Veo3生成的爆款短视频，AI似乎有忘形以至越过东谈主类的创造力。
咱们一直以为，这种才能的醒悟源于更弘大的数据集、更复杂的算法和对东谈主类天下的竣工效法。咱们曾征服，通往更强创造力的谈路，是用天量的数据“喂养”出一个灵感线路持续的“创新之神”。
但如若真相恰好违反呢？如若AI的创造力并非源于其“无所不知”，而是源于其“一知半解”？如若那些咱们一直试图成立的“工夫颓势”，恰正是燃烧其创意火花的秘要引擎呢？
最近，一篇发表在《Quanta Magazine》上的重磅盘考，颠覆了我的分解。斯坦福大学的盘考者梅森·坎布（Mason Kamb）和苏里亚·甘古利（Surya Ganguli）的盘考服从标明，AI的创造力并非某种艰深莫测的“线路智能”，而是一个令东谈主未必的、由“不竣工”缱绻所催生的势必收尾。
一、揭始创意的面纱：所谓的“灵感线路”仅仅娴雅的歪曲
永久以来，当咱们看到AI生成了一幅“宇航员在巴洛克立场的宫殿里骑马”的图像时，咱们倾向于合计AI“富厚”了宇航员、马和巴洛克立场，并像东谈主类艺术家一样将它们创造性地揣摸起来。这是一种令东谈主同意的拟东谈主化设想，但盘考标明，这是一个娴雅的歪曲。
真相是，以扩散模子（Diffusion Models）为代表的生成式AI，其创造力的中枢并非来自对主意的“高阶富厚”，而是源于其架构中两个看似“颓势”的底层敛迹。这种对全局的“无知”，恰好让AI解脱了东谈主类想维中的一种经典镣铐——“功能固着”（Functional fixedness）。
功能固着是一种东谈主类有而AI莫得的分解偏误，是指东谈主们知谈了一些事物的固定的作用和功能之后，就会民俗性地合计这些事物便是用来干这些事情，而残暴了这些事物的其他方面的功能。
在知名神志学家卡尔·邓克尔（Karl Duncker）的“烛炬问题”实验中，东谈主们很难料到用装图钉的盒子来作念烛台，因为咱们对“盒子”的完整学问（它是容器）驱散了设想力。AI则莫得这种“学问的吊祭”，它不“富厚”盒子，只“看到”其不错因循物体的局手下性，因此这种“无知”反而玉成了它的创造力。
AI不是一个全知万能的画家，更像一个武艺无边的马赛克艺术家，他天然看不见整幅壁画的全貌，但凭借手中有限的彩色瓦片和一套严格的拼接端正，却能创造出令东谈主瞻仰的全新图案。
二、AI创造力的“黄金镣铐”：两大基本原则
那么，这两副给AI戴上，却反而让它舞姿更好意思的“黄金镣铐”究竟是什么？
第一副镣铐：局部性（Locality）。这指的是AI模子在措置信息时，并不是像咱们一样“纵览全局”，而是一次只可聚焦于一个极小的图像区块（patch）。它像一个透过锁孔看天下的不雅察者，视线极其有限。
AI不知谈一只完整的猫是什么样的，但它对“猫的毛发纹理”、“猫耳朵的敏锐抽象”、“猫眼睛的反光”这些局部特征了如指掌。这种“视线颓势”迫使它在生成图像时，无法平直复制一整只追溯中的猫，而必须将大齐个它学到的“局部碎屑”重新组合。
第二副镣铐：平移等变性（Translational Equivariance）。这听起来很专科，但旨趣却很直不雅。它是一套保证“结构一致性”的铁律。肤浅来说，如若模子在一个局部区块学会了“砖墙”的纹理，那么当它需要在图像的另一个位置画砖墙时，它会期骗扫数相通的端正和结构。这确保了AI生成的天下不会堕入芜乱。
这一想想与AI前驱、图灵奖得主杨立昆放荡倡导的“天下模子”（World Models）一辞同轨。 两者的中枢齐在于，让AI学习这个天下可展望、可泛化的基本端正，而不是去死记硬背取之不尽的景况。正是这种对底层端正的遵从，让AI的“拼贴”显得真实确切。
当“局部性”将天下打碎成无尽重组的可能，而“平移等变性”则像一根无形的线，将这些碎屑以一种调和、连贯、相宜逻辑的神气缝合起来，创造力的遗迹便出身了。
无特有偶，频年来AI盘考者们开导的“等变局部评分”（Equivariant Local Score， ELS）机，正是一个只优化这两个中枢原则的简化数学模子，它尽然能高度复现复杂扩散模子的输出，这再次解释了——敛迹，而非解脱，才是AI创造力确凿切泉源。
三、化“驱散”为“催化剂”：系统性栽植AI创新力的3个设施
富厚了AI创造力的根柢旨趣，咱们栽植AI创新才能的标的就变得豁然无垠。咱们不再是盲目地扩大模子、堆砌数据，而是不错像一位熟悉的工程师一样，通过“缱绻敛迹”来主动素质和引发AI的创造后劲。
这种“拥抱驱散”的玄学，在东谈主类的创新史上早已百鸟争鸣。 史蒂夫·乔布斯终生信奉“至繁归于至简（Simplicity is the ultimate sophistication）”，他对iPhone只保留一个Home键的极致敛迹，恰好设置了一代产物的翻新性体验。
一样，在AI的天下里，咱们也不错通过以下设施，将驱散化为创新的催化剂：
设施一：缱绻“不竣工”的架构。 改日的AI模子缱绻，要点可能不再是单纯地追求“更大更强”，而是要战术性地构建具有特定“创造性颓势”的架构。咱们不错缱绻出在不同维度上具有不同“局部性”视线的模子，或者引入更多真义的“等变性”端正（如旋转、缩放等），就像给乐高玩家提供不同景观和功能的积木，让他们能搭建出更富设想力的作品。
设施二：独揽数据“信息差”。 如若咱们想让AI画出更有创意的椅子，能够咱们不应该只给它看雨后春笋张椅子的像片。咱们不错尝试一种“信息差”锤真金不怕火法：给模子看大齐物体的局部纹理（木头、金属、织物），再给它看大齐种结构（四条腿的、单腿的、悬空的），但便是不给它看一张完整的“椅子”。这将迫使模子在其“局部学问库”中进行前所未有的探索和组合，从而“发明”出咱们从未见过的椅子缱绻。
设施三：将教导工程栽植为“敛迹的艺术”。 当咱们向AI输入“一只由水晶组成的蝴蝶，栖息在熔岩流上”时，咱们正是在让模子在严格的敛迹下（水晶质感+蝴蝶结构+熔岩环境），去完成一次前所未有的“创作逃狱”。
这让东谈主想起了传闻音乐家布莱恩·伊诺（Brian Eno）知名的“歪斜策略（Oblique Strategies）”卡牌。 当创作堕入僵局时，他会抽出一张写有“只用一个音符”或“重迭一个手脚”这类指示的卡牌，通过这种东谈主为的驱散来冲突想维定势，引发全新的灵感。
这一设施也让教导词的意思意思变得愈加久了。一个好的教导词，履行上便是在施加一种秘要的“创造性敛迹”。
四、拥抱“不竣工”，咱们濒临什么问题？
对AI创造力的盘考和探索，能够能让咱们反想对AI“竣工”复现东谈主脑的握迷，转而善用AI的“不竣工”。咱们手中的创新钥匙，不再是取之不尽的数据和算力，而是缱绻“聪惠敛迹”的才能。
这也引发了两个更深脉络的问题：
既然敛迹是创造力的引擎，那么是否存在一种“最优敛迹”的要领？太多的敛迹会销亡创意，太少则会导致芜乱，阿谁引发最大创新的“黄金分割点”在那儿？
如若AI的创造力源于一种与东谈主类迥然相异的“分解范式”，那么追求让AI像东谈主一样想考的通用东谈主工智能（AGI）谈路，是否从一启动就走偏了？
能够这些将是改日AI规模的要点盘考标的。
本文来自微信公众号：奇点漫游者，作家：赛先声